Questões de Concurso

Na arquitetura de redes neurais, diferentes funções de ativação são utilizadas nas camadas de neurônios para aplicar transformações não lineares aos dados. Uma dessas funções é a ReLU, conhecida por sua eficácia em diversos modelos de aprendizado profundo.
Ao implementar a função ReLU, um pesquisador deve seguir a fórmula:

Em processamento de linguagem natural, o modelo Skip-Gram é uma técnica popular para treinar word embeddings.
O treinamento do modelo Skip-Gram destaca-se de outras técnicas, como o Continuous Bag of Words (CBOW), por ter a seguinte característica:

Um pesquisador iniciante em aprendizado de máquina trabalhava com um modelo de classificação binário com as duas classes equilibradas. Inicialmente, ele fez a avaliação de seu modelo, separando 20% dos dados disponíveis para a avaliação, e o treinou com 80% dos dados, fazendo o processo apenas uma vez. Depois, a pedido de seu chefe, ele trocou a forma de avaliação, separando o conjunto de dados em 10 partes e escolhendo, em 10 rodadas, uma parte diferente para avaliação e as outras para treinamento.
Essas duas formas de avaliar um modelo são conhecidas, respectivamente, como

Na avaliação de um modelo criado por aprendizado de máquina em um experimento que buscava identificar textos de opinião sobre o desempenho da economia, separando-os dos que não forneciam opinião alguma, só fatos e dados, foi encontrada a seguinte matriz de confusão:


Considerando-se que, nessa matriz, as linhas indicam a resposta correta e as colunas indicam a previsão, a acurácia é de

Outliers são pontos ou observações em um conjunto de dados que diferem significativamente da maioria dos demais outros pontos. Eles podem ser resultados de variações na medição, erros de entrada de dados ou, ainda, podem indicar uma variação genuína da fonte de coleta.
Em preparação para análise de um conjunto de dados, o tratamento de outliers