Questões SEFAZ-MG 2023 para Auditor Fiscal da Receita Estadual - Tecnologia da Informação (Tarde)

Q2031060

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: SEFAZ-MG Prova: FGV - 2023 - SEFAZ-MG - Auditor Fiscal da Receita Estadual - Tecnologia da Informação (Tarde) |

Q2031060 Engenharia de Software

Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial que utiliza dados e algoritmos para imitar o raciocínio humano. Em relação aos algoritmos de machine learning, assinale a afirmativa incorreta.

Algoritmo de regressão: prevê valores de saída usando recursos de entrada dos dados fornecidos ao sistema. Os algoritmos mais populares são Linear Regression, Logistic Regression Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) e Locally Estimated Scatter plot Smoothing (LOESS).

Algoritmo de agrupamento: agrupamento de pontos de dados com base em recursos semelhantes. Alguns algoritmos são KMeans, K-Medians e Hierárquical Clustering.

Algoritmo de regularização: é um processo de diminuir informações adicionais para evitar o overfitting ou resolver um problema mal definido. Os algoritmos mais comuns são Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Least-Angle Regression (LARS) e Elastic Net and Ridge Regression.

Algoritmos de redução de dimensionalidade: reduzem o número de características obtendo um conjunto de variáveis principais. Alguns algoritmos são Principal Component Analysis (PCA) e Principal Component Regression (PCR).

Algoritmos de regras de associação: é usado para descobrir a relação entre os pontos de dados. Alguns algoritmos comuns são o algoritmo Apriori e o algoritmo Eclat.

Q2031068

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: SEFAZ-MG Prova: FGV - 2023 - SEFAZ-MG - Auditor Fiscal da Receita Estadual - Tecnologia da Informação (Tarde) |

Q2031068 Engenharia de Software

A recente explosão de machine learning e deep learning tornou os tensores populares. TensorFlow e PyTorch são dois frameworks com suporte a API de tensor.
Em relação aos tensores, assinale a opção incorreta.

Tensor representa um array multidimensional junto com operações definidas.

Os tensores, internamente, são implementados como estruturas de dados leves que mantêm um ponteiro para o armazenamento e outros metadados, como tamanho e forma.

Os próprios dados do tensor são armazenados em um buffer contíguo.

Utilizar um buffer contíguo permite que vários tensores compartilhem os mesmos dados, mas forneçam diferentes visualizações.

Quando os tensores têm dimensões diferentes, certas operações não podem ser realizadas sem primeiro colocar os tensores nas mesmas dimensões, para isso possuem a operação automática denominada replicação.

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Questões de Concurso Público SEFAZ-MG 2023 para Auditor Fiscal da Receita Estadual - Tecnologia da Informação (Tarde)

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