Questões de Concurso

Ao construir um classificador usando aprendizado de máquina, um analista deve verificar o quão efetivo ele é para a predição, ou seja, estimar sua precisão preditiva, uma vez que o erro é inerente ao processo – deseja-se aprender sobre uma população, mas se tem acesso a uma amostra dela. No caso da classificação, o conjunto de treinamento é utilizado para aprender e um conjunto de testes é utilizado para estimar o erro. Para estimar a precisão preditiva de um classificador a partir de uma amostra de dados não utilizada anteriormente ou não conhecida, podem ser empregadas as seguintes estratégias:

Máquinas de vetores de suporte (do inglês, Support Vector Machine - SVM) são algoritmos de aprendizado de máquina que possibilitam a implementação de classificadores. Os modelos implementados a partir desses algoritmos utilizam funções kernel, conferindo como vantagem:

Uma Rede Neural Convolucional (do inglês, Convolutional Neural Network - CNN) é um algoritmo de aprendizado de máquina profundo que pode, a partir dos dados de entrada, atribuir importância (pesos e vieses que podem ser aprendidos) a vários aspectos dos dados e, portanto, obter maior diferenciação. São características da arquitetura das redes neurais convolucionais:

O LDA (do inglês, Latent Dirichlet Allocation) é um modelo de aprendizado não supervisionado e estatístico utilizado no Processamento de Linguagem Natural (PLN). No processo de treinamento, o modelo LDA gera tópicos, sendo que cada tópico incorpora uma quantidade de palavras. Sob a mesma lógica, o resultado da aplicação do LDA sobre um conjunto de documentos textuais pode ser resumido como:

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a área da inteligência artificial que analisa, reconhece e/ou gera textos em linguagens humanas (ou natural). Para processar dados textuais, é necessário primeiramente transformá-los em valores numéricos, sendo utilizados algoritmos do tipo word embeddings, tais como glove, tf-idf, word2vector e bag of words (BOW). São características do algoritmo word2vector: