Foram encontradas 5.226 questões.
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Julgue o item que se segue, em relação a grandes modelos de linguagem (LLMs) e a redes neurais.
O uso de tokenizadores subword permite que LLMs aprendam palavras fora do vocabulário de treinamento, otimizando a compreensão sem estar restrito a um único idioma.
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Julgue o item que se segue, em relação a grandes modelos de linguagem (LLMs) e a redes neurais.
A aplicação da função de ativação softmax na camada de saída foi o fator determinante pela grande evolução da capacidade de visão computacional em redes neurais multicamadas.
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A técnica TF-IDF majora a importância de um termo que aparece muitas vezes em um documento e poucas vezes nos outros documentos de um mesmo corpus.
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A matriz de confusão constitui um recurso fundamental para a avaliação do desempenho de modelos de classificação no campo do aprendizado de máquina. Esse instrumento possibilita uma visualização precisa do comportamento do modelo frente às diversas classes, facilitando a identificação de erros de classificação. Nessa matriz, as linhas correspondem às classes reais, e as colunas, às classes preditas por modelo de classificação binária.
| predito positivo |
predito negativo |
|
|
real positivo |
60 | 40 |
|
real negativo |
20 | 80 |
Com base no texto e na matriz de confusão apresentados, julgue o item a seguir.
Inequivocamente, essa matriz de confusão refere-se a um modelo de aprendizagem de máquina supervisionada.
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A matriz de confusão constitui um recurso fundamental para a avaliação do desempenho de modelos de classificação no campo do aprendizado de máquina. Esse instrumento possibilita uma visualização precisa do comportamento do modelo frente às diversas classes, facilitando a identificação de erros de classificação. Nessa matriz, as linhas correspondem às classes reais, e as colunas, às classes preditas por modelo de classificação binária.
| predito positivo |
predito negativo |
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real positivo |
60 | 40 |
|
real negativo |
20 | 80 |
Com base no texto e na matriz de confusão apresentados, julgue o item a seguir.
Para a matriz em questão, o F1-score, que é a média harmônica entre precisão e sensibilidade, atingiu 67,5%.
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