A respeito de máquinas de vetores de suporte e de avaliação de modelos de regressão, julgue o próximo item.  

SVM (support vector machines) é um classificador não probabilístico que utiliza um hiperplano com margem máxima para separar dados em diferentes categorias, combina modelos lineares com técnicas de aprendizagem baseadas em instâncias e pode executar classificações lineares ou realizar classificações não lineares.

Julgue o item a seguir, em relação a técnicas de agrupamento, a técnicas de redução de dimensionalidade, e a processamento de linguagem natural.

Nos algoritmos aglomerativos, ocorre primeiramente a classificação de cada objeto em um grupo e, então, combinam-se os grupos com base em suas proximidades, processo repetido até que exista um cluster, que inclua todos os objetos; já nos algoritmos divisivos, todos os pontos são inicialmente considerados como grupo único, subdividido sucessivamente até que alguma regra de parada seja satisfeita.

A respeito de conceitos relacionados à computação em nuvem, julgue o item que se segue. 

Nuvem pública é aquela em que os recursos computacionais dedicados a determinada organização estão isolados daqueles utilizados por outras empresas.  

A respeito de conceitos relacionados à computação em nuvem, julgue o item que se segue. 

Em computação em nuvem, escalabilidade é a capacidade que um sistema tem de se adaptar às alterações de carga de trabalho pela alocação e liberação de recursos, criando-se um ambiente elástico, isto é, que permite que a alocação e a liberação dinâmica de recursos ocorram de acordo com a demanda. 

Considerando que, na chamada Indústria 4.0, diversas tecnologias digitais são integradas nos ambientes e equipamentos de produção, julgue o item subsequente, a respeito de métodos e técnicas empregadas nessa nova abordagem.  

Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que se baseia no uso de redes neurais de uma única camada. 

O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas metas, a geração de conhecimento, tecnologias e informação para o enfrentamento e a mitigação das mudanças do clima, para o uso racional dos recursos naturais dos biomas brasileiros e para uma agricultura sustentável de futuro. A pesquisa nestas linhas de ação exige a aquisição e o processamento de um volume grande de variáveis e dados, o que hoje pode ser viabilizado por ferramentas como a computação quântica, a inteligência artificial, incluindo machine learning e deep learning, Big Data, blockchain, visão computacional, robótica e automação, o que se reflete em outro compromisso para a produção de massa crítica e domínio em tecnologias emergentes e disruptivas que permitam atingir os objetivos citados. Considerando o assunt... Ver mais

O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas metas, a geração de conhecimento, tecnologias e informação para o enfrentamento e a mitigação das mudanças do clima, para o uso racional dos recursos naturais dos biomas brasileiros e para uma agricultura sustentável de futuro. A pesquisa nestas linhas de ação exige a aquisição e o processamento de um volume grande de variáveis e dados, o que hoje pode ser viabilizado por ferramentas como a computação quântica, a inteligência artificial, incluindo machine learning e deep learning, Big Data, blockchain, visão computacional, robótica e automação, o que se reflete em outro compromisso para a produção de massa crítica e domínio em tecnologias emergentes e disruptivas que permitam atingir os objetivos citados. Consid... Ver mais

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.

No manejo florestal por meio de machine learning, os métodos supervisionados são amplamente utilizados para prever variações, como crescimento das árvores, a partir de dados rotulados provenientes de sensores e inventários florestais; enquanto os métodos não supervisionados são aplicados para identificar padrões e agrupar áreas com características especificas, como tipos de vegetação, grau de intervenção ou diferentes estágios de crescimento da floresta. 

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.

Backpropagation é uma rede neural composta por três tipos de camadas: a de entrada, que recebe os dados; as camadas ocultas, responsáveis pelo processamento das informações; e a de saída, que gera os resultados. Essa estrutura permite a captura de relações complexas nos dados, tornando-se uma ferramenta eficaz na previsão e análise de variáveis florestais.

Em relação ao uso de inteligência artificial para a automação de operações florestais, julgue o próximo item. 

No treinamento de modelos de aprendizado de máquina aplicados a operações florestais, pode ocorrer underfitting quando o modelo aprende padrões específicos dos dados de treinamento, mas não faz boas generalizações para novos dados.