Assinale a opção que indica uma técnica que não é considerad...

A alternativa correta é a C - máquina de vetores de suporte.

Justificativa da alternativa correta:

A máquina de vetores de suporte (SVM) não é considerada uma técnica de aprendizagem profunda. SVM é uma técnica de aprendizado de máquina supervisionado, frequentemente usada para classificação e regressão, mas não se enquadra no campo de aprendizagem profunda, que geralmente envolve redes neurais com múltiplas camadas.

Justificativa das alternativas incorretas:

A - difusão estável:

A difusão estável é um método utilizado em aprendizagem profunda para gerar amostras de alta qualidade a partir de distribuições complexas. Esta técnica é fundamental em áreas como geração de imagens e texto.

B - redes neurais convolucionais:

As redes neurais convolucionais (CNNs) são amplamente utilizadas em aprendizagem profunda, especialmente para tarefas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Elas são uma das arquiteturas mais populares e eficazes em deep learning.

D - memória longa de curto prazo:

A memória longa de curto prazo (LSTM) é um tipo de rede neural recorrente (RNN) que se especializa em aprender dependências de longo prazo em dados sequenciais. LSTMs são amplamente utilizadas em tarefas de aprendizagem profunda como tradução automática e reconhecimento de fala.

E - transformers:

Os transformers são uma arquitetura de rede neural utilizada em aprendizagem profunda, notável por seu uso em modelos de linguagem como o GPT-3. Eles são especialmente eficientes em tarefas que envolvem processamento e compreensão de linguagem natural.

Dessa forma, a única técnica que não se encaixa no campo de aprendizagem profunda é a máquina de vetores de suporte (SVM), justificada pela sua natureza e aplicação em aprendizado de máquina supervisionado fora do escopo de redes neurais profundas.

Gab.: C - máquina de vetores de suporte. As máquinas de vetores de suporte (SVMs) são um método de aprendizagem de máquina supervisionada que é usado para classificação e regressão. Embora sejam poderosas e flexíveis, elas não são consideradas uma técnica de aprendizagem profunda. As outras opções (redes neurais convolucionais, memória longa de curto prazo, transformers e difusão estável) são todas técnicas de aprendizagem profunda.

Fonte: Copilot

C) Máquina de vetores de suporte.

Justificativa:

As máquinas de vetores de suporte (SVMs) são consideradas como técnicas de aprendizado de máquina tradicional, e não de aprendizagem profunda. As SVMs são utilizadas principalmente para problemas de classificação e regressão, e não envolvem redes neurais profundas. Elas se baseiam no conceito de encontrar o hiperplano que melhor separa as classes no espaço de características.

Por outro lado, as opções A, B, D e E - difusão estável, redes neurais convolucionais, memória longa de curto prazo e transformers - são todas técnicas associadas à aprendizagem profunda. Essas técnicas são comumente utilizadas em modelos de redes neurais profundas para lidar com problemas de processamento de dados complexos, como reconhecimento de padrões em imagens, processamento de linguagem natural, entre outros.

Gabarito C

Fonte: ChatGPT

3 comentários sem fontes e todos do "ChatGPT" incluindo o gabarito comentado do QC!

O pior e que não há fonte!