Questões de Concurso Para tj-ac

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Q2457914 Algoritmos e Estrutura de Dados
Uma rede neural foi implementada a partir da arquitetura Multilayer Perceptron (MLP) e o conjunto de dados foi dividido em holdout com 50% para conjunto de treinamento, 30% para conjunto de validação e 20% para conjunto de teste. Se, durante o treinamento e a validação da referida rede ocorreu underfitting, dois fatores que podem ter condicionado tal fenômeno são: 
Alternativas
Q2457913 Algoritmos e Estrutura de Dados
Uma das métricas mais comumente utilizadas para comparar resultados de algoritmos de clusterização é obtida por meio da fórmula (b-a)/ max(a,b), em que:
a é a distância média entre os pontos dentro de cada cluster (distância média intra-cluster) e
b é a distância média para o cluster mais próximo (distância média para os pontos do cluster mais próximo). 

A métrica descrita recebe o nome de: 
Alternativas
Q2457912 Algoritmos e Estrutura de Dados
Seja a matriz de confusão obtida na avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado treinado para classificar processos julgados pelo TJ-AC:

Imagem associada para resolução da questão


Os valores da performance geral, da sensibilidade e da precisão do modelo são, respectivamente:
Alternativas
Q2457911 Algoritmos e Estrutura de Dados
Observe o gráfico a seguir.

Imagem associada para resolução da questão


Disponível em: <http://cursos.leg.ufpr.br/ML4all/apoio/reamostragem.html>. Acesso em: mar. 2024.

O gráfico representa as regiões de overfitting e underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina com o erro de predição. A partir do exposto no gráfico, o erro de generalização do modelo ocorre na região:
Alternativas
Q2457910 Algoritmos e Estrutura de Dados
Para classificar os processos tramitados no TJ-AC em duas categorias (deferidos e indeferidos), um analista escolheu um algoritmo que divide os dados de entrada em duas regiões separadas por uma linha e resulta em uma simetria na classificação, de forma que o ponto mais próximo de cada classe está a uma distância d do ponto médio entre os dois grupos de classe (hiperplano). O algoritmo descrito é denominado:
Alternativas
Respostas
341: C
342: B
343: D
344: C
345: C