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.
Considere três transações (T1, T2 e T3) onde cada transação guarda os itens comprados em um supermercado. A transação T1 é definida por {macarrão, tomate}, T2 por {macarrão, tomate, queijo} e T3 por {tomate, queijo}. Utilizando as noções de regras de associação o suporte e a confiança para {macarrão, tomate} → {queijo} são respectivamente:
No modelo multidimensional, os dados são organizados em diversas dimensões, cada uma estruturada em múltiplos níveis de abstração definidos por hierarquias de conceitos. Operações OLAP podem ser aplicadas para diferentes finalidades, como realizar uma agregação que reduz a dimensionalidade ou explorar dados com maior nível de detalhe, introduzindo novas dimensões. Com base nas operações descritas, assinale a alternativa que identifica corretamente os nomes dessas operações, respectivamente.
Em qual esquema de modelagem multidimensional existem as tabelas de fatos e as tabelas de dimensão sem nenhum tipo de normalização?
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