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Uma equipe de ciência de dados recebeu a tarefa de implantar uma solução de aprendizado não supervisionado para apoiar a auditoria contínua da execução orçamentária. O objetivo dessa solução é agrupar empenhos históricos com características semelhantes e, posteriormente, identificar registros potencialmente atípicos a partir de sua relação com os agrupamentos formados, sem utilizar uma base histórica previamente rotulada. Para esse cenário, foi escolhido o algoritmo k-means.
No caso precedente, a capacidade do algoritmo k-means de apoiar a identificação de registros potencialmente atípicos decorre da
No âmbito de uma controladoria-geral, a equipe de fiscalização constatou que a auditoria automatizada de editais de licitação baseada em correspondência exata de termos apresentava limitações. O problema ocorria quando diferentes expressões eram utilizadas para descrever o mesmo objeto contratual, como “aquisição de veículos” e “compra de automóveis”, dificultando a identificação de padrões de risco baseados em similaridade de significado.
Nessa situação, a fim de permitir que o sistema compare textos com base em sua proximidade semântica, independentemente dos termos literais empregados, a equipe deve implementar
No contexto da IA Generativa, assinale a opção que melhor explica o conceito de embedding.
O treinamento de redes neurais profundas envolve o ajuste iterativo dos pesos, com base no erro observado entre a saída prevista e a saída esperada.
Esse processo é viabilizado pelo algoritmo de retropropagação, em conjunto com métodos de otimização que usam gradientes para minimizar a função de perda.
No contexto do treinamento de redes neurais, assinale a opção que indica o principal mecanismo da retropropagação.
Sobre o treinamento de redes neurais profundas, assinale a opção que indica a principal finalidade da técnica conhecida como dropout.
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