Perguntas básicas sobre Lean Machine

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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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Perguntas básicas sobre Lean Machine

O que é machine learning?

um tipo de inteligência artificial

um método para programar robos

um algorítimo para parender novos idiomas

um conjunto de técnicas para ensinar computadores a apresnder com dados

Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado?

Escolha uma ou mais respostas

no aprendizado supervisionado, os dados não têm rótulos.

no aprendizado supervisionado, os algoritimos não são treinados.

no aprendizado supervisionado, os algoritimos não fazem previsões.

no aprendizado supervisionado, os dados têm rótulos que indicam as respostas corretas

Qual é a função principal de um algoritmo de regressão?

classificar dados em categorias pré definidas.

encontrar padrões em grandes conjuntos de dados.

realizar previsões numéricas com base em dados históricos

criar visualizações gráficas de dados complexos.

O que é validação cruzada (cross-validation) em machine learning?

um método para estimar o desempenho do modelo usando diferentes divisões dos dados.

um método para codificar algoritmos de machine learning.

um tipo de classificação.

um algoritimo especifíco para problemas de classificação .

Qual é a diferença entre overfitting (sobreajuste) e underfitting (subajuste) em machine learning?

overfiting ocorre quando o modelo é muito simples e underfitting ocorre quando o modelo é muito complexo.

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.

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 .

O que é a matrix de confusão (confusion matrix) em problemas de classificação?

uma matriz que mostra os erros de previsão do modelo

uma matriz que contém os rótulos corretos dos dados de treinamento

uma matriz que representa as características dos daos de entrada

uma matriz que mostra a distribuição dos dados de treinamento

Qual é a métrica de avaliação mais comum usada para problemas de classificação?

erro quadrático médio (mean suared error)

acurácia (accuracy)

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O que é validação cruzada (cross-validation) em machine learning?

Qual é a diferença entre overfitting (sobreajuste) e underfitting (subajuste) em machine learning?

O que é a matrix de confusão (confusion matrix) em problemas de classificação?

Qual é a métrica de avaliação mais comum usada para problemas de classificação?