Questões de Concurso

Julgue o seguinte item, que diz respeito a redes neurais artificiais, deep learning e business intelligence.

Em redes neurais artificiais, a função de ativação ReLU (rectified linear unit) é sempre preferível à função sigmoid, em todas as camadas da rede, pois elimina completamente o problema do desaparecimento de gradientes (vanishing gradient) durante o treinamento por retropropagação.

Julgue o seguinte item, que diz respeito a redes neurais artificiais, deep learning e business intelligence.

Em redes neurais profundas, o uso de normalização em lote nas camadas ocultas garante que a estabilização do treinamento ocorra de forma mais rápida, eliminando completamente a necessidade de ajuste cuidadoso da taxa de aprendizado durante o processo de otimização.

Acerca de análise de agrupamentos e detecção de anomalias, julgue o próximo item.

A análise de agrupamentos (clusterização) é um método de aprendizado não supervisionado que agrupa dados em clusters baseado em similaridade, sem requerer rótulos prévios, sendo útil para a descoberta de padrões naturais e estruturas ocultas nos dados.

Acerca de análise de agrupamentos e detecção de anomalias, julgue o próximo item.

Detecção de anomalias é uma tarefa de identificação de padrões incomuns ou outliers em dados, sendo crítica em aplicações como detecção de fraude, monitoramento de segurança e manutenção preditiva, nas quais anomalias representam eventos raros, mas significativos.

Julgue o item seguinte, relativo a aprendizado de máquina, algoritmos e métricas de desempenho, e regressão logística.

A regressão logística é um algoritmo de regressão linear que prediz valores contínuos, sendo particularmente eficaz para problemas de previsão de séries temporais em que a variável dependente é contínua e não limitada.