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Naive bayes é um algoritmo de machine learning supervisionado que realiza classificação com base no princípio da independência condicional de classe a partir do teorema de Bayes, em que o algoritmo avalia o quanto ele contribuiu para classificar a instância como boa ou ruim, construindo uma tabela de probabilidades.

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A regressão é um tipo de aprendizado não supervisionado cujo objetivo é entender a relação entre variáveis dependentes. 

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No aprendizado de máquinas, o aprendizado supervisionado compreende um conjunto de dados de treinamento para ensinar modelos a mostrar a saída desejada.

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As tarefas de aprendizado de máquina podem ser divididas em três grandes grupos: classificação, agrupamento e associação, devendo o primeiro grupo possuir uma classe que se pretenda prever.

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Overfitting é um comportamento esperado e desejável de aprendizado de máquina, uma vez que descreve assertividade e acurácia altas quando o modelo de aprendizado de máquina fornece previsões precisas para novos dados com base nos dados de treinamento. 

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Ocorre sobreajuste quando o modelo não pode determinar uma relação significativa entre os dados de entrada e saída, ou seja, quando o modelo não é treinado pelo período apropriado em relação à quantidade de dados.

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Em aprendizado de máquina, um modelo de bom desempenho com dados já treinados, mas que não lide muito bem com novos dados é denominado subajuste, ou seja, no subajuste se aprende com base no ruído dos dados. 

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No contexto do aprendizado de máquina, um algoritmo é definido como a especificação de uma relação probabilística existente entre variáveis diferentes.

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Aprendizado de máquina pode ser definido como a criação e o uso de modelos que são aprendidos a partir dos dados. 

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Aprendizado de máquina e mineração de dados são termos idênticos em relação aos seus objetivos e funções, pois ambos lidam com algoritmos de inteligência artificial para padrões em grandes conjuntos de dados em busca de conhecimento.

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O aprendizado de máquina computacional tem como objetivo aplicar técnicas computacionais na tentativa de validar padrões em dados e ratificar padrões que podem ser observados explicitamente nos dados.

Com relação a técnicas de processamento digital de imagens em visão computacional aplicada à robótica, julgue o próximo item.

Filtros convolucionais não podem ser utilizados, por exemplo, na detecção de bordas na imagem de uma câmera de um sistema detector de embalagens. 

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A transformada de Hough corresponde a uma técnica para suavizar as bordas de determinada forma geométrica na imagem.

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Se uma imagem tiver sido corrompida por ruídos impulsivos durante o processo de captura, é possível atenuar esses ruídos com a utilização de um filtro de mediana.

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Segmentação corresponde ao particionamento de regiões na imagem que tenham significados específicos para determinada aplicação.

O objetivo do servo-controle visual é ajustar a postura, ou seja, a posição e a orientação da ferramenta de um robô em relação a algum objeto-alvo de referência, a partir da extração de características de imagens. A respeito de servo-controle visual de robôs, julgue o item a seguir.

Em servo-controle visual, transformações entre sistemas de referência distintos podem ser caracterizadas por matrizes de transformação homogênea, que contemplam ações de translação, rotação e escalonamento.  

O objetivo do servo-controle visual é ajustar a postura, ou seja, a posição e a orientação da ferramenta de um robô em relação a algum objeto-alvo de referência, a partir da extração de características de imagens. A respeito de servo-controle visual de robôs, julgue o item a seguir.

O servo-controle visual estabelece um sistema de controle em malha fechada, em que o processamento de imagens gera informações a serem realimentadas para o controlador.

O objetivo do servo-controle visual é ajustar a postura, ou seja, a posição e a orientação da ferramenta de um robô em relação a algum objeto-alvo de referência, a partir da extração de características de imagens. A respeito de servo-controle visual de robôs, julgue o item a seguir.

No servo-controle visual baseado em posição, omite-se a estimação da postura, e as características da imagem são usadas diretamente, ou seja, o controle é realizado no espaço bidimensional de coordenadas da imagem.

O objetivo do servo-controle visual é ajustar a postura, ou seja, a posição e a orientação da ferramenta de um robô em relação a algum objeto-alvo de referência, a partir da extração de características de imagens. A respeito de servo-controle visual de robôs, julgue o item a seguir.

Algoritmos para estimação da postura do objeto de referência em relação à câmera são computacionalmente pesados e dependem criticamente da precisão de calibração da câmera e do modelo geométrico do objeto. 

O objetivo do servo-controle visual é ajustar a postura, ou seja, a posição e a orientação da ferramenta de um robô em relação a algum objeto-alvo de referência, a partir da extração de características de imagens. A respeito de servo-controle visual de robôs, julgue o item a seguir.

Para implementação de controle servo-visual, é preciso que a câmera esteja fixada na ferramenta de trabalho do robô.