Questões de Concurso
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I. HD e SSD. II. Cache (L1, L2 e L3). III. Vídeo (GDDR3, GDDR4 e GDDR5).
Está correto o que se afirma em
(Disponível em: https://www.shopify.com/br/blog/comercio-eletronico#1. Acesso em: março de 2024.)
São termos relacionados ao comércio eletrônico:
(Disponível em: https://encurtador.com.br/ezEHY. Acesso em: março de 2024.)
A informação “#NOME?” indica na utilização da planilha que
Qual é o nome da função habilitada no Microsoft Word 2019 (Configuração Padrão – Idioma Português Brasil), que exibe os caracteres “incomuns” presentes no texto? Ao imprimir esse documento, os caractéres também aparecerão na impressão?
Uma das limitações do pacote neuralnet é não oferecer ao usuário muitas opções pré-definidas de funções de ativação. Caso o usuário deseje utilizar uma função de ativação diferente das únicas duas já pré-definidas no pacote, é preciso definí-la e atribuí-la por meio do argumento act.fct.
Ao invocar o método neuralnet para o treinamento de uma rede neural, caso o argumento act.fct não seja explicitamente determinado na chamada do método, a função de ativação padrão utilizada nos neurônios da rede será
Relacione os métodos de agrupamento hierárquico e o K-means às suas principais características.
1. Agrupamento Hierárquico 2. K-means
( ) Seus resultados são altamente sensíveis ao número de clusters que deve ser pré-definido pelo usuário do algoritmo.
( ) Baseia-se em abordagens top-down ou bottom-up, isto é, com a divisão ou com a união sucessiva de clusters.
( ) Seus resultados costumam ser graficamente visualizados por dendrogramas, que podem ser seccionados de acordo com o número de clusters determinado pelo usuário do algoritmo.
( ) Avalia distâncias entre as instâncias de dados e os centroides dos clusters e atualiza a posição dos centroides dos clusters sucessivamente, até a convergência.
Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.
Com relação à análise de componentes principais, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeiras e (F) para a falsa.
( ) Baseia-se na identificação dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados, permitindo ao analista determinar direções de maiores variações nas instâncias de dados.
( ) Permite a seleção e a eliminação das dimensões referentes às direções de maiores variações nas instâncias de dados, que por sua vez contribuem com poucas informações úteis para a análise do conjunto de dados.
( ) É utilizada em compressão de dados, pois permite a representação dos dados em menos dimensões que são facilmente interpretáveis pelo analista, sem grandes perdas de informações.
As afirmativas são, respectivamente.
Um método que pode ajudar a mitigar a ocorrência do overfitting consiste em
I. dividir o conjunto de dados em k partes;
II. utilizar uma das partes para teste e as outras k-1 para treinamento;
III. repetir o processo para cada uma das k partes do conjunto de dados; e
IV. avaliar a média das métricas de performance para o modelo.
O método acima é chamado de