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Em 2014, a arquitetura de redes neurais denominada Redes Adversárias Generativas (GAN) revolucionou o aprendizado de máquina.
As GAN caracterizam-se por
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Um time de cientistas de dados usa a linguagem Python
e o pacote Numpy para desenvolver um sistema de recomendação que utiliza perfis de usuário baseados em vetores, nos quais cada elemento representa a afinidade do
usuário por um determinado produto bancário. Considere
dois perfis de usuários, X e Y, e seus respectivos vetores,
usuarioX e usuarioY. Para identificar se esses usuários têm gostos similares e fazer recomendações precisas, é crucial calcular a similaridade entre seus perfis.
Uma das métricas utilizadas para esse fim é o cosseno da
similaridade, calculado a partir do produto escalar entre
os dois vetores de perfis de usuário dividido pelo produto
das magnitudes desses vetores.
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código calcula corretamente o produto escalar entre os dois vetores, usuarioX e usuarioY?
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código calcula corretamente o produto escalar entre os dois vetores, usuarioX e usuarioY?
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Um cientista de dados está utilizando Python e SciPy no
desenvolvimento de um modelo para prever o preço de
venda de imóveis com base em sua área construída, de
modo a atender a um sistema de financiamento de imóveis. Para isso, obteve dados da área construída, guardados no vetor area, e dos preços de venda de imóveis,
guardados no vetor preco, em uma mesma região nos
últimos 3 anos.
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código é adequado para ajustar um modelo de regressão linear entre a área construída dos imóveis (variável independente) e seus preços de venda (variável dependente)?
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código é adequado para ajustar um modelo de regressão linear entre a área construída dos imóveis (variável independente) e seus preços de venda (variável dependente)?
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Em um projeto de análise de dados utilizando Python e a
biblioteca Matplotlib, um cientista de dados precisa visualizar rapidamente a distribuição percentual de categorias
em um conjunto de dados que está na lista categorias.
Para isso, ele decide utilizar um gráfico que represente
essa distribuição de maneira intuitiva, optando por um
gráfico de setores, também conhecido como gráfico de
torta ou de pizza.
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código deve ser usado pelo cientista de dados?
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código deve ser usado pelo cientista de dados?
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Um cientista de dados utiliza a linguagem de programação R para explorar a distribuição dos saldos das contas
dos clientes. Para isso, ele costuma gerar um histograma
a partir de um vetor anonimizado contendo os saldos.
Para gerar corretamente um histograma a partir de um vetor de números reais denominado saldos em R, o cientista de dados pode usar a expressão
Para gerar corretamente um histograma a partir de um vetor de números reais denominado saldos em R, o cientista de dados pode usar a expressão
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As redes neurais artificiais (RNA) são técnicas computacionais
que, a partir de um modelo matemático inspirado na estrutura
neural de seres inteligentes, adquirem conhecimento por meio da
experiência. Em relação às RNA, assinale a opção correta.
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Atualmente, uma nova vertente na área de inteligência artificial (IA)
tem entusiasmado a comunidade científica e acadêmica e a
sociedade em geral, conhecida como modelos de difusão estável —
SD (stable diffusion). Assinale a opção que apresenta uma tarefa que
não pode ser realizada com o uso de modelos do tipo SD.
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O modelo transformer tem revolucionado a área de inteligência
artificial (IA), permitindo uma mudança de paradigma em como
a IA pode ser utilizada pela humanidade. Recentemente, a
comunidade científica considerou o modelo transformer, seja
para textos ou imagens, como um modelo de fundação
(foundation model). Em relação ao modelo em questão, assinale
a opção correta.
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Assinale a opção que indica uma técnica que não é considerada
como de aprendizagem profunda.
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Considere que, durante o processo de treinamento de um modelo
de aprendizagem de máquina, tenha ocorrido sobreajuste
(overfitting) dos dados. Acerca dessa situação hipotética, julgue
os itens a seguir.
I Os dados utilizados durante o treinamento possuem grande quantidade de informações irrelevantes.
II O modelo utilizado é de baixa complexidade e aprendeu o ruído nos dados de treinamento.
III A validação cruzada K-fold é um dos métodos que podem ser utilizados na detecção da ocorrência de sobreajuste.
Assinale a opção correta.
I Os dados utilizados durante o treinamento possuem grande quantidade de informações irrelevantes.
II O modelo utilizado é de baixa complexidade e aprendeu o ruído nos dados de treinamento.
III A validação cruzada K-fold é um dos métodos que podem ser utilizados na detecção da ocorrência de sobreajuste.
Assinale a opção correta.
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