Questões de Concurso
Sobre inteligência artificial e automação em noções de informática
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I.Os Métodos de regularização por penalização com normas L1 e L2, correspondem respectivamente à Regressão Ridge e à Regressão Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression).
II.Métodos de regularização por Dropout, regularizam as redes neurais, descartando aleatoriamente nós, juntamente com suas conexões de entrada e saída, da rede durante o treinamento.
III.Métodos de regularização por Early Stopping interrompem o treinamento quando as atualizações de parâmetros não começam mais a produzir melhorias em um conjunto de validação em redes neurais profundas
IV.Para manejo de redes neurais com R, pode ser utilizado o pacote neuralnet , que permite treinamento de redes neurais usando a retropropagação, retropropagação resiliente com ou sem retrocesso de peso ou a versão globalmente convergente modificada.
Estão corretas as afirmativas:
Acerca dos conceitos de redes de computadores, do programa Microsoft Outlook 2019 e dos conceitos de inteligência artificial, julgue o item seguinte.
O aprendizado por reforço consiste em treinar um modelo com dados previamente rotulados, permitindo que ele associe cada entrada a uma saída correta, semelhante ao aprendizado supervisionado.
Acerca dos conceitos de redes de computadores, do programa Microsoft Outlook 2019 e dos conceitos de inteligência artificial, julgue o item seguinte.
A inteligência artificial simbólica, também conhecida como IA conexionista, baseia‑se em redes neurais artificiais que aprendem padrões de forma autônoma, sem depender de regras explícitas.