No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir.

A técnica denominada dropout em redes neurais busca, entre outros objetivos, atuar na regularização da rede, podendo contribuir na mitigação de problemas causados por mínimos locais da função custo do modelo implementado pela rede. 

No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir.  

Em uma rede neural com múltiplas camadas, a inserção do nó denominado bias visa garantir a regularização da rede. 

No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir. 

A arquitetura de uma rede neural pode ser construída para a resolução de problema de regressão logística com múltiplas classes, ajustando-se, entre outros elementos dessa arquitetura, a camada de saída da rede neural com quantidade de nós igual à quantidade de classes do problema.  

Julgue os itens subsequentes, a respeito de regressão logística. 

Na regressão logística por meio de aprendizado supervisionado, o emprego de função custo do tipo erro quadrático médio busca transformar a regressão em um problema convexo, para o qual algoritmos embasados em gradiente possuem a vantagem de garantir convergência quase-quadrática, o que acelera o processo de aprendizado.

Julgue os itens subsequentes, a respeito de regressão logística. 

O algoritmo de minimização da função custo do processo de aprendizado supervisionado aplicado à regressão logística com a hipótese do modelo definida a partir da função sigmoide não é imune ao overfitting, que pode ser mitigado por meio de técnica de regularização. 

Acerca de autoencoders, julgue os próximos itens. 

Em uma rede autoencoder, o elemento encoder tem por finalidade representar dados de entrada da rede em um espaço de representação latente, enquanto o elemento decoder busca reconstruir os dados originais de entrada, a partir desse espaço de representação latente. 

Acerca de autoencoders, julgue os próximos itens.

Quanto menor for a dimensão do espaço de representação latente de um autoencoder, maior será a sua capacidade de regenerar a informação da entrada em sua saída.  

Em relação ao aprendizado supervisionado aplicado a problemas de regressão linear, julgue os itens que se seguem. 
A técnica denominada gradient descent é aplicável à minimização da função custo no processo de aprendizado supervisionado para regressão linear; nela se determina, a cada iteração do processo de aprendizado, uma aproximação de segunda ordem da função custo, por meio de uma expansão de Taylor, necessitando-se, assim, da determinação numérica do jacobiano da função custo, calculado com base nos parâmetros do modelo a ser ajustado.  

Em relação ao aprendizado supervisionado aplicado a problemas de regressão linear, julgue os itens que se seguem.  
Na regressão linear por meio de aprendizado supervisionado com o emprego da técnica denominada stochastic gradient descent, em cada iteração do processo de minimização da função custo, todas as amostras do conjunto de treinamento são utilizadas no ajuste do modelo a ser determinado. 

        Considere que os elementos constituintes de um problema de classificação tratado por meio da teoria da decisão incluam: o conjunto H de todas as hipóteses possíveis h_i ∈ H, para i = 1, 2, 3, ...; o espaço S de observações, constituído pelos dados r observáveis do problema, modelados por meio de variável aleatória; e o conjunto D de todas as decisões d_j ∈ D possíveis de serem tomadas depois de observado um elemento r de S, para j = 1, 2, 3, ... 
Considerando a teoria da decisão aplicada a problemas de classificação como o descrito, julgue os itens seguintes.
Quando a regra da máxima probabilidade a posteriori(MAP – maximum a posteriori probability) é aplicada aproblemas de decisão, em que a decisão d_j é tomada ao sesupor verdadeira a hipótese h_i, busca-se minimizar aprobabilidade de erro de decisão, decidindo-se por d_j se,dado que r é observado, a probabilidade condicional de h_i serverdadeira é maior ou igual que a probabilidade condicionalde h_k ser verdadeira, para k ≠ i.  

        Considere que os elementos constituintes de um problema de classificação tratado por meio da teoria da decisão incluam: o conjunto H de todas as hipóteses possíveis h_i ∈ H, para i = 1, 2, 3, ...; o espaço S de observações, constituído pelos dados r observáveis do problema, modelados por meio de variável aleatória; e o conjunto D de todas as decisões d_j ∈ D possíveis de serem tomadas depois de observado um elemento r de S, para j = 1, 2, 3, ... 
Considerando a teoria da decisão aplicada a problemas de classificação como o descrito, julgue os itens seguintes.  
A probabilidade de erro na tomada de decisão de um classificador embasado na regra de decisão de máxima verossimilhança é igual à probabilidade de erro na tomada de decisão de um classificador embasado na regra da máxima probabilidade a posteriori, desde que haja equiprobabilidade na ocorrência dos dados observáveis do problema.  

Acerca das técnicas de processamento de sinais de áudio e voz, julgue os itens a seguir. 

As bandas críticas são faixas de frequência em que a percepção de qualidade subjetiva de áudio por humanos é mais sensível, ensejando maior alocação de bits na codificação. 

Acerca das técnicas de processamento de sinais de áudio e voz, julgue os itens a seguir. 

A análise cepstral é um método para investigar estruturas periódicas na forma de onda do sinal de voz.  

Acerca das técnicas de processamento de sinais de áudio e voz, julgue os itens a seguir. 

Para redução de ruído em sinais de voz por meio de subtração espectral, uma estimativa do espectro de frequência do ruído de fundo é obtida a partir de um trecho de áudio em que não há fala.  

Acerca das técnicas de processamento de sinais de áudio e voz, julgue os itens a seguir. 

A compressão MP3 é uma técnica com perdas, que utiliza métodos de codificação perceptual.  

No que diz respeito às técnicas de processamento digital de imagens e vídeo, julgue os itens a seguir.  
A equalização de histograma é uma técnica para redução de ruído em imagens digitais.  

No que diz respeito às técnicas de processamento digital de imagens e vídeo, julgue os itens a seguir. 
O JPEG2000 é um algoritmo de compressão de imagens baseado na transformada discreta de cosseno.  

No que diz respeito às técnicas de processamento digital de imagens e vídeo, julgue os itens a seguir.  

Em algoritmos de codificação de vídeo, a compensação de movimento explora redundâncias espaciais em quadros temporais individuais, com objetivo de reduzir artefatos de blur associado ao movimento de objetos na cena.  

No que diz respeito às técnicas de processamento digital de imagens e vídeo, julgue os itens a seguir.  
O filtro LoG (laplaciano da função gaussiana bidimensional) é utilizado em técnicas de detecção de bordas. 

Acerca das técnicas de processamento digital de sinais, julgue os itens a seguir. 

A transformada de Haar é um exemplo de transformada wavelet.