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Concurso:
Prefeitura de Cuiabá - MT
Disciplina:
Engenharia de Software
A aprendizagem é o processo pelo qual os parâmetros livres de entrada de uma rede neural são ajustados a partir do processo de estimulação pelo ambiente na qual a rede está inserida. O tipo de aprendizagem é determinado pela maneira pela qual a modificação dos parâmetros ocorre. A aprendizagem que consiste na minimização da função custo, que é a diferença entre o valor desejado e o valor da saída da rede neural, é conhecida por
Concurso:
Prefeitura de Cuiabá - MT
Disciplina:
Engenharia de Software
Deseja-se implementar uma rede neural simples composta de um neurônio com limiar igual a T para computar a operação booleana “E” entre duas entradas binárias x1 e x2. A saída y deve obedecer a Tabela verdade abaixo. w1 e w2 são os pesos das entradas.
Os valores de w1, w2 e T são, respectivamente
Os valores de w1, w2 e T são, respectivamente
Concurso:
Prefeitura de Cuiabá - MT
Disciplina:
Engenharia de Software
Considere certo método de aprendizado de máquina do tipo classificador, para realizar uma tarefa de classificação para k classes (sendo k um número natural maior do que 1) em um conjunto de dados com n objetos (sendo n um número natural maior do que k). Acerca da matriz de confusão correspondente, analise os itens a seguir.
I. A soma de todos os elementos da matriz é igual a n.
II. A taxa de acerto do classificador é dada pela razão entre a soma da diagonal principal da matriz e a soma de todos os elementos.
III. A precisão do classificador para certa classe i é dada pela razão entre o elemento da diagonal principal na linha i e a soma de todos os elementos da coluna i.
Está correto o que se afirma em
I. A soma de todos os elementos da matriz é igual a n.
II. A taxa de acerto do classificador é dada pela razão entre a soma da diagonal principal da matriz e a soma de todos os elementos.
III. A precisão do classificador para certa classe i é dada pela razão entre o elemento da diagonal principal na linha i e a soma de todos os elementos da coluna i.
Está correto o que se afirma em
Concurso:
TCE-PI
Disciplina:
Engenharia de Software
Com relação às técnicas de redução de dimensionalidade, no contexto de aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) As técnicas de agregação formam novos atributos, por meio da combinação de grupos dos atributos originais.
( ) As técnicas de seleção de atributos descartam parte dos atributos originais.
( ) Técnicas de seleção de atributos embutidas são aplicadas na etapa de pré-processamento.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) As técnicas de agregação formam novos atributos, por meio da combinação de grupos dos atributos originais.
( ) As técnicas de seleção de atributos descartam parte dos atributos originais.
( ) Técnicas de seleção de atributos embutidas são aplicadas na etapa de pré-processamento.
As afirmativas são, respectivamente,
Concurso:
TCE-PI
Disciplina:
Engenharia de Software
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
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
