Questões de Concurso Para especialista em regulação

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

O SVM classifica os dados encontrando uma linha ou hiperplano ideal; essa linha de separação é encontrada entre duas classes distintas pela análise dos dois pontos, um de cada grupo, mais próximos da outra classe.

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

Uma das formas de se realizar um agrupamento é por meio de técnicas de agrupamento baseadas em hierarquia, em que se pode criar estrutura hierárquica de acordo com a proximidade entre os indivíduos, o que resulta em uma árvore binária.

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SVM é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para desafios de classificação ou regressão.

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KNN é um algoritmo de aprendizado supervisionado não paramétrico que não pode ser utilizado em problemas de classificação, uma vez que seu objetivo é prever valores numéricos e não valores categóricos.

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para permitir que sistemas digitais aprendam e tomem decisões com base em dados não estruturados e não rotulados.