2. Questões de Concurso

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Redes Neurais Artificiais podem aproximar qualquer função contínua com erro arbitrariamente pequeno. São estruturas base para as diversas aplicações em Inteligência Artificial, especialmente em Deep Learning e mostram seu verdadeiro potencial quando a quantidade de dados é abundante. Porém, há problemas comuns a serem observados ao treinar os modelos. Observe as alternativas a seguir e marque a que corresponde a um possível problema com redes neurais.
O método de validação cruzada pode ser usado em vez de fazer uma separação do conjunto em treino e teste (subamostragem aleatória). Tal método separa um conjunto em k dobras, fazendo com que ____. Assim, esse método se torna útil para conjuntos de dados ____, pois a escassez de dados rotulados ____.
Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas.
Dada uma rede Perceptron, com n sinais de entrada (sendo n > 1), é correto afirmar que a rede possui:
Sobre as redes Perceptron Multicamadas (PMC), é correto afirmar que:
Redes Neurais Artificiais são consideradas como a tecnologia mais avançada para a descoberta de padrões em dados. Têm sido utilizadas para resolver uma grande diversidade de aplicações, tais como tradução de idiomas, reconhecimento de fala e legendagem de imagens, além de aplicações no mercado de ações por grandes empresas como IBM, Google e Microsoft. Redes Neurais podem ser definidas como processadores paralelamente distribuídos, constituídos de unidades de processamento simples, que têm a capacidade natural de armazenar conhecimento experimental e torná-lo disponível para uso. Com respeito à arquitetura de redes neurais artificiais, uma rede auto-realiamentada se refere a uma:
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