A abordagem que garante uma exploração completa das
combinações de hiperparâmetros na identificação da
configuração ideal para maximizar o desempenho do modelo de
aprendizado de máquina é a:
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Considere uma estrutura específica de rede neural recorrente,
conhecida como Long Short-Term Memory (LSTM). Essa estrutura
é projetada para enfrentar desafios como capturar dependências
de longo prazo e mitigar o problema do gradiente que
desaparece.
A inovação arquitetônica distintiva da LSTM é(são):
Você errou!  
Resposta:
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Considere um modelo de rede neural projetado para tarefas de
classificação de imagens. A arquitetura da rede consiste em
várias camadas, incluindo camadas de entrada, ocultas e de
saída. Durante o treinamento, o modelo aprende a atribuir
imagens de entrada a classes predefinidas (por exemplo, “gato”,
“cachorro”, “pássaro”, etc.).
Sobre o papel da camada de saída nessa rede neural, é correto
afirmar que ela:
Você errou!  
Resposta:
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No contexto da Inteligência Artificial (IA), assinale a opção que
define corretamente o termo “explicabilidade da IA” ou
“Inteligência Artificial explicável” e indica por que ele é
importante para a regulação do tema.
Você errou!  
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