Questão pública

Questão de Programação

FGV - TRF 1a - Especialidade: Análise de Dados - 2024 • FGV • 2024

ID 26557 Programação FGV TRF 1a Especialidade: Análise de Dados 2024

Carolina produz um relatório em que compara os modelos de representação vetorial de palavras Word2Vec (em seus dois métodos: CBOW e Skip-Gram) e GloVe. Em seu relatório, Carolina destaca corretamente que o:

Word2Vec é treinado usando uma rede neural profunda;

GloVe consegue capturar correlações globais, além das locais;

CBOW utiliza técnicas de fatoração de matrizes para aprender os vetores;

Skip-gram prevê a palavra que melhor se encaixa em um contexto apresentado;

Word2Vec necessita de mais memória de armazenamento durante o treinamento do que o GloVe.

Quer responder esta questão e acompanhar seu desempenho?

Entre na QuestLab para responder, acessar a AURA, estatísticas, cadernos, anotações e outros recursos da plataforma.

Criar conta para responder Já tenho uma conta