Questões de Concurso

Com relação ao ajuste de dados e a aplicação de modelos preditivos de aprendizado de máquina, analise os itens a seguir.

I. O subajuste (underfitting) indica baixa capacidade preditiva do modelo para os dados de treinamento.
II. O superajuste (overfitting) impacta negativamente a capacidade de generalização do modelo.
III. A presença de ruído nos dados favorece a ocorrência de superajuste (overfitting) do modelo.

Está correto o que se afirma em

A popularização da Internet permitiu que grande parcela da população pudesse expressar suas opiniões na forma de fóruns, blogs, avaliações de produtos, entre outros. Assim, deixou de ser necessário que empresas conduzam enquetes ou pesquisas para que possam saber a opinião dos consumidores sobre seus produtos ou de concorrentes. O volume de textos opinativos disponíveis é tal, que a tarefa de ler, sumarizar e organizar de forma útil essas informações é desafiadora. O campo da análise de sentimento, no processamento de linguagem natural, trata justamente dessa necessidade, da automatização da descoberta e da sumarização de opiniões.
Considerando este tema, avalie as afirmativas a seguir.

I. A análise de sentimentos pode ser tratada como um problema de classificação de textos, onde é importante definir se o texto é objetivo ou subjetivo. Textos subjetivos são os de principal interesse nesse campo de pesquisa.

II. A análise de sentimentos pode ser usada para a identificação de avaliações falsas em sites de e-commerce. Uma limitação para essa aplicação é a dificuldade de obtenção de dados para treinamento de modelos, uma vez que a marcação manual de avaliações com opiniões falsas ou enganosas é muitas vezes difícil.

III. Um exemplo de algoritmo supervisionado de análise de sentimentos para avaliações de produtos pode ser resumido nos seguintes passos: extração de frases com padrões predeterminados de opinião; cálculo de um indicador de orientação de cada frase; obtenção da orientação média da avaliação como um todo; e determinação se é positiva ou negativa.

Está correto o que se afirma em

A equipe de analistas de um órgão público está avaliando o desempenho de dois modelos de machine leaming: um modelo de classificação e outro de regressão. O modelo de classificação utiliza uma curva ROC para analisar a performance, enquanto o modelo de regressão utiliza o erro médio absoluto (MAE) como métrica principal. Durante a avaliação, a equipe percebe que o modelo de classificação está apresentando sobreajuste (overfitting). Uma Analista da equipe afirmou, corretamente, que o sobreajuste ocorre quando o modelo

Uma rede neural é um programa de aprendizado de máquina que toma decisões utilizando processos que imitam a forma como os neurônios biológicos funcionam.

Com relação ao funcionamento, à aplicação e à modelagem quando se utilizam redes neurais, verifica-se que

Uma empresa de TI adotou a tecnologia de IA para automação de infraestrutura. Para esse caso, incluiu-se um stack de tecnologia na infraestrutura de IA para acelerar o desenvolvimento e a implantação de aplicações, utilizando camadas para essa implantação. Uma dessas camadas consiste em componentes de hardware e software necessários para criar e treinar modelos de IA, tais como processadores especializados, GPUs e ferramentas de otimização e implantação (por software).

A camada que cria e treina esses modelos é a de