Questões de Concurso Público ANP 2022 para Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7

Foram encontradas 117 questões

Q1988351 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.  


Considerando-se, nos gráficos a seguir, que o resultado #2 corresponda ao melhor desempenho do algoritmo, é correto afirmar que o resultado #1 indica que houve underfitting


Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q1988352 Engenharia de Software

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.  


O trade off entre variância e viés é afetado pela utilização de polinômios, com graus que variam de zero a três, em que o emprego de polinômios de ordem ímpar produz sempre melhores resultados no que diz respeito à redução da variância e viés que os de ordem par, seja para estimativas com regressões locais constantes e lineares, seja para as estimativas de ordem quadrática e cúbica.

Alternativas
Q1988353 Engenharia de Software

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 


A validação cruzada pode ser utilizada para detectar quando uma rede neural está sendo treinada de maneira excessiva (overtraining) e assim interromper o treinamento antes que isso ocorra, como, por exemplo, por meio do princípio orientador atrativo para o ajuste dos pesos e bias durante o processo de treinamento da RNA. 

Alternativas
Q1988354 Engenharia de Software

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 


A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como premissa básica encontrar elementos em um conjunto de dados que impliquem a presença de outros elementos na mesma transação, com um grau de certeza definido pelos índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode ser realizado, por exemplo, por meio do algoritmo a priori

Alternativas
Q1988355 Engenharia de Software

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 


O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos de dados.  


Alternativas
Respostas
61: C
62: E
63: C
64: E
65: E