Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir.
A maioria das métricas utilizadas para avaliação da qualidade de um classificador em aprendizado de máquina é obtida por meio da matriz de confusão.
Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir.
A acurácia de um modelo classificador mede a taxa de previsões corretas, em relação ao total de previsões positivas.
A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.
PLN é um campo da inteligência artificial voltado a capacitar máquinas na compreensão, interpretação e geração da linguagem humana. Aplicações como chatbots, tradutores automáticos e análise de sentimentos são exemplos de aplicações dessa tecnologia. Contudo, modelos recentes, como o Gemini e o GPT, embora compartilhem algumas similaridades com o PLN, têm sua base fundamental na aplicação de aprendizado profundo, uma abordagem que dispensa a necessidade de regras linguísticas explícitas e ...
A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.
A operação de convolução nas CNN envolve a aplicação de filtros (kernels) sobre blocos da matriz de pixels de uma imagem de entrada. Cada filtro gera um mapa de características ao realizar operações que capturam padrões locais específicos, como bordas e texturas. Esse processo resulta em uma transformação que não preserva necessariamente a posição espacial das informações relevantes da imagem, mas é fundamental para a redução da dimensionalidade dos dados.
A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.
Na classificação de imagens, o objetivo principal é atribuir um rótulo (classe) a cada pixel da imagem, delimitando e identificando diferentes objetos ou regiões, ao passo que, na segmentação de imagens, o objetivo é atribuir um único rótulo à imagem como um todo, indicando seu conteúdo principal.
Considerando os métodos HTTP utilizados em APIs REST, julgue o próximo item, a respeito de integração de dados e mecanismos de interoperabilidade.
O método DELETE não é idempotente, pois, a partir da segunda execução, pode gerar respostas inconsistentes do servidor.
Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue.
O aprendizado não supervisionado se caracteriza pela utilização de dados previamente rotulados para treinar um modelo de machine learning, permitindo que ele aprenda padrões automaticamente a partir dos rótulos desses dados.
A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
