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FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados
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Q1949116

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949116 Engenharia de Software

Sobre Machine Learning, é correto afirmar que:

Alternativas

Podemos considerar correlação como sendo positiva, negativa e atemporal.

Na correlação atemporal, não há relação entre todas as variáveis.

Na correlação negativa, quando o valor de uma variável aumenta, as outras variáveis também sobem.

A causalidade de um modelo de Machine Learning está diretamente relacionada ao volume interpretado do arquivo delta.

Um dos motivos pelo qual é difícil interpretar os coeficientes angulares produzidos pelo processo de regressão linear é porque correlação não implica em causalidade.

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Q1949117

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949117 Engenharia de Software

São hiperparâmetros para a configuração de uma rede neural, EXCETO:

Alternativas

Taxa de aprendizado.

Número de neurônios na camada oculta.

Taxa de ajuste do erro.

Número de camadas ocultas da rede.

Número de características aleatórias que são exemplificadas na análise.

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Q1949118

Engenharia de Software Teste de Software ,

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949118 Engenharia de Software

São formas de separação entre base de treinamento e base de testes, EXCETO:

Alternativas

Amostragem estratificada.

Lista de tuplas simplificadas.

Percentage Split.

Cross Validation.

Amostragem com reposição.

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Q1949142

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949142 Engenharia de Software

Recentemente, encontram-se muitas referências na literatura e na mídia em geral ao uso de aprendizagem profunda (ou “deep learning”). Sobre o assunto, assinale a alternativa INCORRETA.

Alternativas

Na aprendizagem profunda, conceitos complexos (de níveis mais altos ou abstratos) são definidos em termos de sua relação com conceitos mais simples (em níveis mais baixos).

A aprendizagem profunda não apresenta nenhuma relação com o aprendizado de máquina, podendo ser vista como uma abordagem alternativa para tarefas em que o aprendizado de máquina não consegue obter bons resultados.

A aprendizagem profunda pode ser entendida como um tipo de aprendizagem de representação em que características mais abstratas são inferidas a partir de características mais simples.

Uma das razões determinantes para o recente sucesso da aprendizagem profunda se encontra na maior disponibilidade de grandes conjuntos de dados para as mais diversas tarefas.

Deep Learning é um ramo de aprendizado de máquina.

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Q1949144

Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,

Ano: 2022 Banca: FUNDATEC Órgão: AGERGS Prova: FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |

Q1949144 Engenharia de Software

A ideia principal da técnica de “dropout” é descartar aleatoriamente unidades da rede neural (junto com suas conexões) durante a etapa de treinamento. Sobre a técnica de “dropout”, assinale a alternativa INCORRETA.

Alternativas

O uso da técnica de “dropout” força a rede a construir uma representação distribuída e redundante.

O uso da técnica de “dropout” pode ser visto como equivalente a treinar uma grande coleção (ou “ensemble”) de modelos que compartilham parâmetros.

Para a realização de “dropout”, basta multiplicar-se as ativações por variáveis aleatórias de Bernoulli com uma dada probabilidade.

Durante a predição, todas as unidades são mantidas ativas, não sendo necessário se realizar nenhum outro ajuste das ativações.

Ao contrário de regularização L1 e L2, o dropout não depende da modificação da função de custo.

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