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Julgue os seguintes itens, a respeito de validação e avaliação de modelos de aprendizagem.


A métrica de desempenho denominada acurácia aplicada a um modelo de aprendizagem para a classificação de múltiplas classes tem capacidade de avaliar o desempenho da rede para cada classe tratada de forma individualizada, além de ser capaz de apontar se há equilíbrio nas quantidades de verdadeiros positivos e verdadeiros negativos, para cada uma dessas classes.

Julgue os seguintes itens, a respeito de validação e avaliação de modelos de aprendizagem.


Quanto mais a área sob a curva denominada ROC (receiver operating characteristic) se aproxima de 1, melhor é o desempenho de um modelo de aprendizagem para classificação.

No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir.


A técnica denominada dropout em redes neurais busca, entre outros objetivos, atuar na regularização da rede, podendo contribuir na mitigação de problemas causados por mínimos locais da função custo do modelo implementado pela rede.

No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir.


Em uma rede neural com múltiplas camadas, a inserção do nó denominado bias visa garantir a regularização da rede.

No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir.


A arquitetura de uma rede neural pode ser construída para a resolução de problema de regressão logística com múltiplas classes, ajustando-se, entre outros elementos dessa arquitetura, a camada de saída da rede neural com quantidade de nós igual à quantidade de classes do problema.