Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.

O VAE (variational autoencoder) é um autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada somente após o treinamento, o que garante que seu espaço latente tenha boas propriedades e maior dimensão para capturar padrões subjacentes, permitindo a geração de novos dados.

Julgue o próximo item, relativo a redes neurais e suas arquiteturas. 

O perceptron multicamada (MLP) é um tipo de rede neural artificial constituída de várias camadas de neurônios que utilizam funções de ativação não lineares, permitindo que essa rede aprenda padrões complexos acerca de dados de entrada.

Considerando os conceitos de ML (machine learning), julgue o item a seguir. 

Nos algoritmos supervisionados de ML, o modelo é treinado apenas com dados de entrada, e as saídas são geradas automaticamente pelo algoritmo com base nos padrões inferidos, sem necessidade de dados de saída rotulados. 

Considerando os conceitos de ML (machine learning), julgue o item a seguir. 

Os algoritmos supervisionados de ML do tipo regressão linear são capazes de prever uma variável dependente contínua usando determinado conjunto de variáveis independentes. 

Julgue o item a seguir, referente a sistema operacional, edição de planilhas, organização e segurança da informação, redes de computadores e inteligência artificial. 

O aprendizado supervisionado analisa dados sem respostas predefinidas, identificando padrões ou categorias de forma autônoma, sem orientações específicas. 

Julgue o item a seguir, referente a algoritmos de aprendizado de máquina. 

O Naive Bayes, algoritmo de classificação probabilística eficiente no uso de dados categóricos, é indicado para aplicações de classificação de texto, tais como filtragem de spams e classificação de textos.

Julgue o item a seguir, referente ao Microsoft Office 365, a redes de computadores, à segurança da informação e à inteligência artificial.

Aprendizado de máquina (machine learning) é o processo de treinar um modelo para identificar padrões e fazer previsões ou gerar novos conteúdos com base nas informações processadas.