Banco público de questões

Questões para Concursos

Pesquise questões reais por disciplina, assunto, tópico, banca, órgão, cargo, ano e modalidade.

Questões por banca

29 bancas disponíveis. Clique para visualizar todas.

Acesse diretamente as bancas disponíveis na QuestLab. As quantidades abaixo consideram as questões ativas do banco.

CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões

Encontre as questões que procura

Palavra-chave

Disciplina

Assunto

Tópico

Banca

Órgão

Ano

Cargo

Modalidade

Limpar filtros

63 questões encontradas

ID 59652 Informática Inteligência Artificial e Automação FIOCRUZ 2024

A seleção de características (feature selection) é uma etapa importante no contexto de aprendizado de máquina, principalmente quando há diversas dimensões que podem ser exploradas. O conjunto de características (features) selecionadas pode ser efetivamente utilizado para construir modelos preditivos ou realizar outras análises estatísticas. Dentro deste contexto, é correto afirmar que a seleção de característica:

A não contribui para melhorar a precisão do modelo ao remover ruídos dos dados.

B não pode ser feita utilizando algoritmos baseados em filtro, embutidos ou de wrapper.

C é um processo que pode aumentar a velocidade de treinamento do modelo independentemente do tamanho do conjunto de dados.

D é necessária apenas quando o modelo de aprendizado de máquina apresenta overfitting.

E não tem capacidade de reduzir a complexidade do modelo, facilitando sua interpretação e reduzindo o risco de overfitting.

ID 59651 Informática Inteligência Artificial e Automação FIOCRUZ 2024

O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Sobre o Chat-GPT, é correto afirmar que:

A é uma abordagem de aprendizado de máquina que utiliza uma rede neural transformadora treinada sob demanda em uma grande quantidade de dados textuais para realizar tarefas diversas, como geração de texto, tradução, questionamento e resposta, entre outras.

B ele aprende a prever a próxima palavra em uma sequência, mas não tem uma compreensão profunda da estrutura e do conteúdo da linguagem.

C apesar de ele entender contextos, gerar respostas coesas e manter uma conversa significativa, ele não foi afinado especificamente para tarefas de conversação.

D é uma ferramenta poderosa, mas pode gerar respostas que não são necessariamente precisas ou contextualmente apropriadas, pois sua geração é baseada em padrões aprendidos nos dados de treinamento.

E lista uma bibliografia segura de onde as informações apresentadas foram retiradas.

ID 59650 Informática Inteligência Artificial e Automação FIOCRUZ 2024

Em relação ao processamento de linguagem natural, NÃO é correto afirmar que:

A os modelos baseados em n-gramas recuperam uma quantidade imensa de informação em um idioma e podem ter bom desempenho em identificação de idioma e correção ortográfica.

B é importante a seleção de características e o pré processamento para eliminar anomalias.

C a classificação de texto pode ser feita com modelos de n-gramas com qualquer algoritmo de classificação tradicional.

D sistemas de recuperação de informação utilizam um modelo de linguagem simples baseado em saco de palavras e conseguem bons desempenhos em termos de cobertura e precisão com corpora muito grandes de texto.

E sistemas de extração de informação utilizam um modelo mais complexo que inclui noções limitadas de sintaxe e semântica e podem ser construídos a partir de autômatos de estado finito.