2. Questões de Concurso

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Funções de ativação exercem um papel fundamental em redes neurais, habilitando os modelos a capturarem padrões complexos não lineares dos dados. Entretanto, especificamente em redes neurais profundas essas funções podem implicar em um problema conhecido chamado gradient vanishing (desvanecimento do gradiente). Afim de evitar esse problema, assinale a função de ativação que mitiga o gradiente vanishing.
Aprendizado de máquina é um objeto da inteligência artificial que desenvolve técnicas capazes de reconhecer padrões a partir de dados. Algumas abordagens se destacam, como o aprendizado supervisionado e o não supervisionado, bem como o aprendizado por reforço. Com base nessas três abordagens, assinale a alternativa que contenha algoritmos de aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço, respectivamente.
Na área de Inteligência Artificial (IA), diferentes modelos e técnicas são aplicados para resolver problemas complexos em diversos domínios, como processamento de linguagem natural, visão computacional e aprendizado de máquina. Qual das redes neurais abaixo é amplamente utilizada para tarefas de reconhecimento de imagem e voz?
Tendo em vista os tipos de aprendizado de máquina, relacione a COLUNA II com a COLUNA I, associando os tipos de aprendizado às suas características.

COLUNA I
1. Aprendizado Supervisionado
2. Aprendizado Não Supervisionado

COLUNA II
( ) Treina modelos com um conjunto de dados que possui rótulos ou labels, em que a resposta correta já é conhecida.
( ) Treina modelos com dados que não possuem rótulos, buscando descobrir estruturas e padrões ocultos.
( ) Utilizado para tarefas de classificação e regressão, como prever preços ou categorizar e-mails.

Assinale a sequência correta.
Em um projeto de implantação de sistemas de apoio à decisão judicial, a equipe de analistas de um tribunal se depara com a necessidade de avaliar o desempenho de diferentes modelos de aprendizado de máquina. Durante os testes, observa-se que um dos modelos apresenta excelente desempenho nos dados de treinamento, mas performance insatisfatória nos dados de validação. Para diagnosticar e corrigir problemas como esse e selecionar o modelo mais adequado, a equipe deve considerar conceitos como
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