Qual é a biblioteca Python para aprendizado de máquina que p...

Alternativa correta: C - Keras.

A questão aborda a área de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), que é um campo de estudo da Inteligência Artificial focado em construir sistemas capazes de aprender a partir de dados. Dentro deste campo, as redes neurais profundas (Deep Neural Networks) são modelos computacionais inspirados pelo funcionamento do cérebro humano e são particularmente poderosos para tarefas de classificação, regressão, e reconhecimento de padrões em grandes volumes de dados.

Para trabalhar com redes neurais profundas, existem várias bibliotecas e frameworks que facilitam a implementação e experimentação desses modelos complexos. A questão especificamente pede a identificação de uma biblioteca que possua uma arquitetura modular e extensível, facilitando a experimentação com redes neurais profundas.

A biblioteca Keras é a resposta correta porque foi projetada para ser uma interface de alto nível e de fácil utilização para redes neurais, rodando em cima de bibliotecas de baixo nível como TensorFlow, Theano ou CNTK. Ela é amplamente conhecida pela sua simplicidade e modularidade, permitindo que os usuários construam e experimentem com diferentes tipos de redes neurais de forma mais acessível e com menos código quando comparada a bibliotecas de mais baixo nível.

As outras alternativas oferecem diferentes ferramentas dentro do ecossistema do Python para computação científica e aprendizado de máquina, mas não se encaixam tão bem na descrição da questão quanto o Keras:

• NumPy é uma biblioteca fundamental para computação científica que oferece suporte a arrays e matrizes multidimensionais, junto com uma coleção de funções matemáticas para operar sobre estas estruturas de dados, mas não é especializada em redes neurais profundas.
• PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina que também permite trabalhar com redes neurais profundas, sendo bastante popular pela sua flexibilidade e dinamismo, mas não foi especificamente mencionada como a biblioteca de arquitetura modular e extensível.
• SciPy é uma biblioteca que é usada para computação científica e matemática, mas não foca especificamente em redes neurais profundas.
• TensorFlow, embora seja uma poderosa biblioteca para aprendizado de máquina e possa ser usada para redes neurais profundas, é conhecida por sua complexidade e por ser de baixo nível quando comparada ao Keras, que é construído em cima dela para oferecer uma experiência de usuário mais amigável.

Assim, a Keras se destaca como a biblioteca projetada especificamente para ser amigável e modular, facilitando a experimentação e a construção de redes neurais profundas, o que justifica ser a resposta correta para a questão.

O Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python. Ele é capaz de rodar em cima de TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano, ou PlaidML. Projetado para permitir experimentação rápida com redes neurais profundas, ele se concentra em ser fácil de usar, modular e extensível.

O Keras é uma API de aprendizado profundo escrita em Python e executada sobre a plataforma de aprendizado de máquina TensorFlow. As principais estruturas de dados do Keras são layers e model.

Models: In Keras, models are the primary data structure used to define and train deep learning models. There are two main types of models: sequential and functional API model

Sequential Model: This is a linear stack of layers, where you can add one layer at a time and build a neural network model by stacking layers in a sequential manner.

Functional API Model: This allows for more complex model architectures, including multiple input and output branches and shared layers.

Layers: Layers are the building blocks of models. You can add different types of layers to a model, including Dense layers, Convolutional layers, Recurrent layers, etc., to define the architecture of your neural network.

É de cair o c** da bund4, a questão tem múltiplas respostas possíveis