Perguntas básicas sobre Lean MachineVersion en ligne Perguntas básicas sobre Lean Machine par Eduardo ED 1 O que é machine learning? a um tipo de inteligência artificial b um método para programar robos c um algorítimo para parender novos idiomas d um conjunto de técnicas para ensinar computadores a apresnder com dados 2 Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado? Escolha uma ou mais respostas a no aprendizado supervisionado, os dados não têm rótulos. b no aprendizado supervisionado, os algoritimos não são treinados. c no aprendizado supervisionado, os algoritimos não fazem previsões. d no aprendizado supervisionado, os dados têm rótulos que indicam as respostas corretas 3 Qual é a função principal de um algoritmo de regressão? a classificar dados em categorias pré definidas. b encontrar padrões em grandes conjuntos de dados. c realizar previsões numéricas com base em dados históricos d criar visualizações gráficas de dados complexos. 4 O que é validação cruzada (cross-validation) em machine learning? a um método para estimar o desempenho do modelo usando diferentes divisões dos dados. b um método para codificar algoritmos de machine learning. c um tipo de classificação. d um algoritimo especifíco para problemas de classificação . 5 Qual é a diferença entre overfitting (sobreajuste) e underfitting (subajuste) em machine learning? a overfiting ocorre quando o modelo é muito simples e underfitting ocorre quando o modelo é muito complexo. b overfitting ocorre quando o modelo se ajusta bem aos dados de treinamento , mas não generaliza bem para novos dados, enquanto underfitting ocorre quando o modelo não se ajusta bem nem aos dados de treinamento. c overfitting ocorre quando o modelo se ajusta bem aos dados de treinamento , enquanto underfitting ocorre quando o modelo se ajusta perfeitamente aos dados de treinamento . 6 O que é a matrix de confusão (confusion matrix) em problemas de classificação? a uma matriz que mostra os erros de previsão do modelo b uma matriz que contém os rótulos corretos dos dados de treinamento c uma matriz que representa as características dos daos de entrada d uma matriz que mostra a distribuição dos dados de treinamento 7 Qual é a métrica de avaliação mais comum usada para problemas de classificação? a erro quadrático médio (mean suared error) b acurácia (accuracy) c area sob curva ROC(area under ROC curve) d coeficiente de determinação (R-squared)
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