Questões de Engenharia de Software - Inteligencia Artificial para Concurso

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área de estudo dedicada à pesquisa e desenvolvimento de métodos e sistemas que visam compreender e processar a linguagem humana por meio de computadores.
São paradigmas de PLN:

Assinale a alternativa que apresenta a principal diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado em aprendizado de máquina. 

As técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à assimilação podem ser utilizadas de diversas maneiras para tratamento de dados. Um exemplo de processo que pode ser vantajoso para os algoritmos de assimilação é o de redução da dimensionalidade de um conjunto de dados, no qual se aplica treinamento não supervisionado para gerar representações “compactadas” das entradas originais. Esse processo permite a assimilação de dados no espaço latente, melhorando a eficiência de treinamento dos algoritmos.

Determinadas arquiteturas de rede neural são utilizadas para redução de dimensionalidade e para a geração de representações de dados no espaço latente, em que se destaca a arquitetura do tipo

Redes neurais artificiais são elementos fundamentais para o uso de técnicas de aprendizado de máquina. São constituídas por camadas de unidades de processamento, chamadas de neurônios.

Relacione os tipos de redes neurais listadas as seguir, às suas principais características.

1. Redes de Propagação Direta (feedforward).
2. Redes Neurais Recorrentes.
3. Redes de Funções de Base Radial.
4. Redes Auto-Organizáveis de Kohonen.
( ) Rede que possui realimentação, de forma que as saídas são direcionadas para as entradas, formando-se um loop.
( ) Rede em que os sinais fluem apenas em uma direção, da entrada para a saída, exceto quando em treinamento.
( ) Rede que é treinada com aprendizado não supervisionado, criando clusters dos dados de entrada.
( ) Rede usada para aproximar funções contínuas a partir de combinações lineares de Gaussianas.

Assinale a opção que indica a relação correta na ordem apresentada.

Recentemente, tem-se observado o aumento dos usos de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) aplicados à assimilação de dados. Muitos algoritmos de IA em assimilação são baseados em redes neurais e redes neurais profundas, que necessitam de uma etapa de treinamento.

Essas etapas de treinamento nem sempre são de fácil execução. Por exemplo, há um fenômeno que ocorre quando um algoritmo é treinado e apresenta bom desempenho para um conjunto particular de dados usado para treinamento, mas falha ao prever respostas para dados de entrada não incluídos naquele conjunto.

A esse fenômeno dá-se o nome, em inglês, de