Questões de Concurso

Redes neurais artificiais são elementos fundamentais para o uso de técnicas de aprendizado de máquina. São constituídas por camadas de unidades de processamento, chamadas de neurônios.

Relacione os tipos de redes neurais listadas as seguir, às suas principais características.

1. Redes de Propagação Direta (feedforward).
2. Redes Neurais Recorrentes.
3. Redes de Funções de Base Radial.
4. Redes Auto-Organizáveis de Kohonen.
( ) Rede que possui realimentação, de forma que as saídas são direcionadas para as entradas, formando-se um loop.
( ) Rede em que os sinais fluem apenas em uma direção, da entrada para a saída, exceto quando em treinamento.
( ) Rede que é treinada com aprendizado não supervisionado, criando clusters dos dados de entrada.
( ) Rede usada para aproximar funções contínuas a partir de combinações lineares de Gaussianas.

Assinale a opção que indica a relação correta na ordem apresentada.

O Filtro de Kalman por Conjunto, ou Ensemble Kalman Filter - EnKF, representa uma alternativa ao Filtro de Kalman Clássico (KF) e ao Filtro de Kalman Estendido (EKF) para a assimilação de dados sequencial com grandes conjuntos de dados.

Entre as vantagens do EnKF com relação ao KF e ao EKF, destaca-se a 

A utilização de Filtros de Kalman clássicos (Kalman Filters - KF) ou estendidos (Extended Kalman Filters - EKF) para a assimilação de dados envolve dificuldades práticas.

Com relação a essas dificuldades, analise as afirmativas a seguir.

I. O EKF é o método otimizado para a assimilação de dados sequencial de um modelo dinâmico linear n-dimensional, sendo o KF apropriado apenas para sistemas unidimensionais.
II. O uso do KF e do EKF em modelos dinâmicos que contam com vetores de estados com muitas dimensões requer alta capacidade computacional e de armazenamento, tornando-os práticos apenas para modelos simplificados, de baixa dimensionalidade.
III. A linearização de modelos não lineares envolve a aproximação de funções matemáticas com o truncamento de séries, o que pode gerar erros de propagação de covariâncias, especialmente em modelos de alta dimensionalidade.

Está correto o que se afirma em

Filtros Bayesianos são métodos usados para estimar o estado de um sistema dinâmico que seja observado por meio de medidas com incertezas. Entre os algoritmos utilizados para implementação de filtros Bayesianos, pode-se citar o Filtro de Kalman clássico, aplicável a sistemas de modelos lineares e com distribuições Gaussianas de probabilidade.

Nesse contexto, assinale a opção que indica uma das características do Filtro de Kalman clássico. 

Os Filtros Bayesianos são assim chamados por basearem-se na aplicação do Teorema de Bayes, que relaciona distribuições de probabilidade a priori com distribuições de probabilidade a posteriori.

Há dois passos fundamentais para a estimação de estados, onde o primeiro passo está associado ao modelo dinâmico do sistema ou processo, enquanto o segundo passo está associado ao modelo de observações ou sensoriamento.

Neste contexto, os passos são denominados, respectivamente,