Questões de Engenharia de Software da CESPE / CEBRASPE

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Listagem de Questões de Engenharia de Software da CESPE / CEBRASPE

#Questão 1007481 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, CESPE / CEBRASPE, 2022, ANP, Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.


As redes neurais convolucionais (CNN) são aplicadas exclusivamente a problemas de regressão de dados, a partir da utilização da função de regressão logística.  

#Questão 1007482 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, CESPE / CEBRASPE, 2022, ANP, Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.


As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine learning).

#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.  


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