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55 questões encontradas

ID 190156 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina CEBRASPE 2024

Texto associado

Com relação a ciência de dados e inteligência artificial, julgue os próximos itens.

Em uma rede regida pelo aprendizado Hebbiano, apenas um neurônio de saída é disparado, enquanto em uma rede regida pelo aprendizado competitivo, os neurônios podem ser excitados simultaneamente.

C Certo

E Errado

ID 189915 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina CEBRASPE 2024

Texto associado

Julgue os próximos itens, relativos a aprendizado de máquina.

Em aprendizado de máquina, um modelo de bom desempenho com dados já treinados, mas que não lide muito bem com novos dados é denominado subajuste, ou seja, no subajuste se aprende com base no ruído dos dados.

C Certo

E Errado

ID 176584 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina FCC 2024

A equipe de analistas de um órgão público está avaliando o desempenho de dois modelos de machine leaming : um modelo de classificação e outro de regressão. O modelo de classificação utiliza uma curva ROC para analisar a performance, enquanto o modelo de regressão utiliza o erro médio absoluto (MAE) como métrica principal. Durante a avaliação, a equipe percebe que o modelo de classificação está apresentando sobreajuste ( overfitting ). Uma Analista da equipe afirmou, corretamente, que o sobreajuste ocorre quando o modelo

A é simples demais e não consegue capturar as complexidades dos dados. A curva ROC compara a acurácia geral do modelo de classificação, enquanto o MAE avalia o desempenho: quanto maior o MAE, melhor é o desempenho do modelo. Para resolver o problema de sobreajuste, deve-se aumentar o número de variáveis no modelo.

B generaliza excessivamente para dados novos e não consegue se adequar aos dados do treinamento. A curva ROC é capaz de calcular o desempenho do modelo por meio da média entre verdadeiros positivos (especificidade) e falsos positivos (sensibilidade). O MAE é uma métrica de erro quadrático médio que pode ser usada para melhorar o desempenho do modelo. Para eliminar o sobreajuste, deve-se aplicar a técnica de balanceamento de dados conhecida como avaliação cruzada.

C aprende os padrões específicos do conjunto de treinamento, fornecendo previsões precisas para estes dados, mas com baixo desempenho em novos dados. A curva ROC avalia a relação entre a taxa de verdadeiros positivos e falsos negativos, enquanto o MAE mede o desvio médio absoluto entre os valores previstos e os reais. Para mitigar o sobreajuste, técnicas como regularização e parada antecipada podem ser usadas.

D aprende as características gerais do conjunto de treinamento, generalizando bem para dados novos. A curva ROC mede a precisão de um modelo de classificação e o MAE mede a precisão de um modelo de regressão.Para reduzir o sobreajuste, deve-se aumentar a complexidade do modelo.

E não consegue aprender os padrões do conjunto de treinamento. A curva ROC mostra a relação entre a taxa de falsos positivos e a taxa de verdadeiros negativos, enquanto o MAE mede a diferença entre a previsão mais provável e o valor real. Para reduzir o sobreajuste, deve-se remover os dados desbalanceados do conjunto de treinamento.

ID 161860 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina AOCP 2024

A respeito de aprendizado de máquina, é correto afirmar que

A o algoritmo de K-means é utilizado para a classificação supervisionada de dados rotulados, agrupando-os em K classes distintas.

B redes neurais artificiais são algoritmos inspirados na estrutura do cérebro humano, utilizados tanto para classificação quanto para regressão.

C a regressão linear é uma técnica de aprendizado não supervisionado usada para reduzir a dimensionalidade dos dados.

D árvores de decisão são utilizadas exclusivamente para resolver problemas de regressão, não sendo aplicáveis a problemas de classificação.

E o algoritmo de Naive Bayes é amplamente utilizado na previsão de valores contínuos, pois utiliza agrupamento não supervisionado seriado.

ID 160367 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina AOCP 2024

Uma empresa de telemarketing está implementando um sistema de inteligência artificial para analisar as chamadas dos clientes em tempo real e identificar oportunidades de upsell e cross-selling. Assinale a alternativa que apresenta o principal desafio ético a ser considerado pela empresa ao implementar um sistema de inteligência artificial para análise de chamadas.

A Violação da privacidade: a coleta e a análise de dados das conversas dos clientes podem violar leis de proteção de dados e gerar desconforto nos consumidores.

B Discriminação algorítmica: o sistema pode perpetuar vieses presentes nos dados de treinamento, levando a decisões discriminatórias.

C Dependência tecnológica: a empresa pode se tornar excessivamente dependente do sistema de inteligência artificial, comprometendo a qualidade do atendimento humano.

D Custo elevado da tecnologia: a implementação e a manutenção do sistema exigem um investimento financeiro significativo.

E Resistência dos funcionários: os funcionários podem resistir à mudança e se sentir ameaçados pela presença do sistema de inteligência artificial.

ID 191768 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina CEBRASPE 2023

Em machine learning , quando algoritmos de aprendizado de máquina são usados para analisar e agrupar conjuntos de dados não rotulados, de forma tal que os algoritmos descobrem padrões ocultos sem a necessidade de intervenção humana, usa-se a forma de aprendizado do tipo

A não supervisionado.

B supervisionado.

C over fitting.

D under fitting.

E classificação.

ID 194103 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina CEBRASPE 2022

Texto associado

Julgue os próximos itens, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina ( machine learning ).

C Certo

E Errado

ID 193630 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina CEBRASPE 2022

Texto associado

As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (não vistos ou fora da amostra). Dentre as métricas mais conhecidas, estão a matriz de confusão, precisão, recall , pontuação, especificidade e a curva de características operacionais do receptor (ROC).

Acerca das características específicas dessas métricas, julgue os próximos itens.

A matriz de confusão a seguir apresenta três rótulos de classe; os elementos diagonais representam o número de pontos para os quais o rótulo previsto é igual ao rotulo verdadeiro, enquanto qualquer coisa fora da diagonal teve um rótulo atribuído erroneamente pelo classificador. Quanto menores forem os valores diagonais da matriz de confusão, melhor o modelo adotado.

C Certo

E Errado

ID 193435 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina CEBRASPE 2022

Texto associado

Julgue os próximos itens, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Rede neural recorrente é uma arquitetura similar à feedforward ; a diferença é que a cada nova camada oculta (hidden laye r) é acrescentada outra camada recorrente à arquitetura conectada à camada anterior, duplicando assim a quantidade de camadas.

C Certo

E Errado

ID 196676 Tecnologia da Informação Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina CEBRASPE 2021

Texto associado

Sobre as técnicas de classificação em aprendizado de máquina, julgue os itens a seguir.

As árvores de decisão apresentam significativa independência dos dados de treinamento, o que garante forte estabilidade dos caminhos em caso de mudanças nos dados.

C Certo

E Errado