Questões de Concurso
Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software
Foram encontradas 633 questões
Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue.
Para avaliar o desempenho de um classificador em problemas de classificação com classes significativamente desbalanceadas, a métrica acurácia é a mais adequada, pois considera a proporção de previsões corretas em relação ao total de amostras.
Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue.
Diferentemente do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço baseia-se em um agente que interage com um ambiente e recebe recompensas ou penalidades conforme suas ações, buscando maximizar um retorno cumulativo ao longo do tempo.
Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir.
As árvores de decisão são uma técnica de aprendizado supervisionado que é adequada para analisar, por exemplo, a influência de fatores na qualidade da carne bovina em um sistema de produção, permitindo avaliar variáveis tais como alimentação, genética, manejo e peso ao abate e gerando regras interpretáveis, que auxiliam na tomada de decisão com base nessas características.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).
Random forest é um método de aprendizado de conjunto que combina várias árvores de decisão para formar um modelo mais robusto e preciso. Tal método pode ser usado tanto para resolver problemas de regressão (por exemplo, prever o valor de uma ação) quanto para realizar classificação (por exemplo, compra válida, fraude).
Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir.
Em um modelo de identificação de incêndios florestais, a métrica sensibilidade, também chamada de recall, afere a capacidade do modelo de encontrar todos os incêndios reais.
Julgue o item a seguir, em relação a técnicas de agrupamento, a técnicas de redução de dimensionalidade, e a processamento de linguagem natural.
Considere que se queira aplicar técnicas de processamento de linguagem natural na frase Paulo nasceu no Ceará, de forma tal que Paulo e Ceará sejam considerados, respectivamente, o nome da pessoa e o nome do local de nascimento dela. Nessa situação, é correto utilizar o NER (named entity recognition), pois, por meio da utilização do algoritmo K-means, os grupos relacionados aos termos que se deseja segmentar — no caso, pessoa e local — podem ser encontrados.
Em aprendizado de máquina, classificadores binários e multiclasses são usados para categorizar dados em duas ou mais classes. Considere os cenários a seguir:
1. Um sistema de detecção de fraudes bancárias, onde cada transação deve ser classificada como fraudulenta ou não fraudulenta.
2. Um modelo de classificação de espécies de flores, onde cada flor pode ser categorizada como setosa, versicolor ou virginica.
Em relação aos cenários apresentados, assinale a alternativa que descreve os modelos mais adequados para cada tipo de problema.
Em relação a inteligência artificial, metodologias ágeis de desenvolvimento e teste de software, julgue o próximo item.
Os sistemas de inteligência artificial dependem de algoritmos simples e fixos, ou seja, que não podem ser ajustados ou aprimorados ao longo do tempo.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e modelagem preditiva.
O uso de algoritmos de clustering é mais adequado que o uso de algoritmos de regressão linear para prever a produção agrícola, pois eles são capazes de encontrar relações lineares entre as variáveis.
Nesse contexto, o uso de IA é possível, pelo fato de a AiOps, nesse caso,
Para essa automação, deve ser utilizada uma aplicação de aprendizado de máquina que
Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.
O algoritmo de aprendizagem supervisionada random forest é baseado na criação de múltiplas árvores de decisão; cada árvore é construída a partir de uma amostra aleatória com reposição dos dados de treinamento.
Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.
A gestão de dados envolve atividades relacionadas à coleta, ao armazenamento, à manutenção e ao uso de dados, para garantir que as informações estejam disponíveis e sejam precisas e seguras.
Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.
O algoritmo de aprendizagem supervisionada K-means é amplamente utilizado para a classificação de dados rotulados e predição de resultados futuros.