Questões de Concurso Comentadas para ciência da informação
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Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.
O CBOW é um modelo de aprendizado de máquina
desenhado para prever contexto com base em determinada
palavra.
Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.
Stop-words constituem um conjunto de palavras que
proporcionam pouca informação para o significado de uma
frase.
Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.
Mask RCNN (region-based convolutional neural network) é
um método para segmentação de objetos e instâncias que se
baseia em detecção, enquanto o método SSAP (single-shot
instance segmentation) se baseia em pixels.
Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).
Em RNA formada unicamente de perceptron, uma pequena
alteração nos pesos de um único perceptron na rede pode
ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron;
mesmo com a inserção das funções de ativação, não é
possível controlar o nível da mudança, por isso, essas redes
são voltadas para a resolução de problemas específicos, tais
como regressão e previsão de séries temporais.
Os hiperparâmetros de um modelo são todos os parâmetros que podem ser definidos antes do inicio do treinamento, diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante o treino do modelo. A busca por hiperparâmetros de determinado algoritmo de aprendizado de máquina que retorne o melhor desempenho medido em um conjunto de validação deu origem ao conceito de otimização de hiperparâmetros.
Acerca dos conceitos de otimização de hiperparâmetros de
modelos de aprendizado de máquinas, julgue o item que se segue.
A otimização bayesiana se utiliza do conceito de
probabilidade para encontrar o valor de entrada de uma
função que possa retornar o menor valor de saída possível.
Nesse método, o número de iterações de pesquisa pode ser
reduzido a partir da escolha dos valores de entrada, levando
em consideração os resultados anteriores, o que caracteriza
um processo iterativo.