Questões de Machine Learning

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96% confiança
Considerando esses aspectos, avalie as afirmações seguintes sobre a prática de machine learning e identifique as verdadeiras e as falsas. ( ) A escolha do algoritmo em machine learning deve basear-se exclusivamente na familiaridade do desenvolvedor com a ferramenta, independentemente das características dos dados e do problema. ( ) A manutenção de um projeto de machine learning inclui atualizações regulares do modelo com novos dados, ajustes de código e o uso de controle de versão para gerenciar mudanças. ( ) A implementação de algoritmos de machine learning não necessita de uma fase de validação, uma vez que os modelos, uma vez treinados com dados de treino adequados, geralmente generalizam bem para novos dados.
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96% confiança
Na preparação dos dados para modelagem de machine learning, diversas técnicas são aplicadas para garantir que os dados estejam prontos para o treinamento eficaz dos modelos. Cada técnica é utilizada de acordo com as características específicas do problema e dos dados disponíveis. Abaixo, três assertivas são apresentadas, cada uma descrevendo uma técnica de pré-processamento de dados. Relacione cada assertiva com o conceito de modelagem de dados ao qual ela mais diretamente contribui. Bloco 1: A) Codificação one-hot de variáveis categóricas. B) Normalização min-max. C) Imputação de valores ausentes. Bloco 2: I – Melhoria da consistência dos dados para treinamento de modelos sensíveis à escala. II – Adaptação de dados não numéricos para modelos que requerem entradas numéricas. III – Manutenção da integridade do conjunto de dados ao lidar com entradas incompletas.
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92% confiança
Ferramenta de mineração de dados - uma plataforma gratuita de ciência de dados de código aberto. Apresenta diversos algoritmos para preparação de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo (deep learning), mineração de texto e análise preditiva, estamos falando de qual ferramenta?
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97% confiança
Quando nos referimos à classificação de textos, pensamos no NLTK para fazer a parte de NLP, mas, que biblioteca podemos usar para facilitar nossa tarefa de classificação de textos?
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98% confiança
Os componentes do Spark têm como objetivo facilitar o desenvolvimento de projetos com finalidades específicas. Selecione a opção que contém o componente do ecossistema do Spark especializado em aplicações de aprendizado de máquina.
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95% confiança
A Computação Cognitiva pode ser considerada como um campo interdisciplinar que engloba elementos de IA, Machine Learning e Deep Learning. Identifique quais as expressões estão corretas em relação a Computação Cognitiva: I) Os sistemas de Computação Cognitiva não empregam Machine Learning e técnicas de Deep Learning para processar e analisar dados. II) Um dos principais aspectos da Computação Cognitiva é a capacidade de interagir com humanos de maneira natural e intuitiva. III) Os sistemas de Computação Cognitiva são projetados para aprender e se adaptar continuamente com base no feedback e em novas informações melhorando seu desempenho ao longo do tempo. IV) O objetivo é simular processos de pensamento humano e habilidades cognitivas em máquinas, permitindo que elas percebam, raciocinem, aprendam e tomem decisões de maneira mais humana. V) Computação Cognitiva não enfatiza especificamente o desenvolvimento de sistemas que podem entender, interpretar e responder a dados complexos e não estruturados, como linguagem natural, imagens e entradas sensoriais.
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98% confiança
Qual a categoria de Machine Learning utiliza um modelo de treinamento em que você fornece os dados e os agrupa em rótulos?
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