Questões de Engenharia de Software do ano 2022

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Listagem de Questões de Engenharia de Software do ano 2022

#Questão 1007483 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, CESPE / CEBRASPE, 2022, ANP, Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 


O modelo de mistura gaussiana (GMM) é um método que descreve um agrupamento de amostras para determinado espaço de características, em que o GMM é uma mistura de k distribuições gaussianas associadas à mudança de estado dos pixels.

#Questão 1007484 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, CESPE / CEBRASPE, 2022, ANP, Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 


A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n  em um espaço de dimensão m , em que< n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões. 

#Questão 1007485 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, CESPE / CEBRASPE, 2022, ANP, Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 


O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos de dados.  


#Questão 1007486 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, CESPE / CEBRASPE, 2022, ANP, Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 


A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como premissa básica encontrar elementos em um conjunto de dados que impliquem a presença de outros elementos na mesma transação, com um grau de certeza definido pelos índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode ser realizado, por exemplo, por meio do algoritmo a priori

#Questão 1007487 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, CESPE / CEBRASPE, 2022, ANP, Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 


A validação cruzada pode ser utilizada para detectar quando uma rede neural está sendo treinada de maneira excessiva (overtraining) e assim interromper o treinamento antes que isso ocorra, como, por exemplo, por meio do princípio orientador atrativo para o ajuste dos pesos e bias durante o processo de treinamento da RNA. 

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