Questões de Concurso Para tecnologia da informação

A linguagem C é vastamente utilizada na programação de microcontroladores e sistemas embarcados. Ela permite acesso direto ao hardware, o que é bastante desejável para muitos dispositivos eletrônicos. Considere o código abaixo, escrito no Dev C++ 5.11. Ao final da execução do algoritmo no compilador, quais valores serão exibidos no console?

Fonte: IFSP, 2024 

Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que utilizam um modelo matemático inspirado no neurônio biológico, obtendo aprendizado pela experiência. Encontra aplicações em visão computacional, automação residencial e industrial, robótica, microeletrônica, entre outros. A respeito de redes neurais MLP (Multi-layer Perceptron), analise as afirmativas:

I. Os parâmetros a serem definidos para a execução de uma rede MLP são número de camadas, número de neurônios em cada camada, taxa de aprendizado e função de ativação;

II. São redes recorrentes;

III. Os neurônios da camada oculta são capazes de capturar a não-linearidade dos dados;

IV. Geralmente utiliza-se a função sigmóide como função de ativação nas camadas oculta e de saída.

As afirmativas corretas são:

Redes Neurais Artificiais são consideradas como a tecnologia mais avançada para a descoberta de padrões em dados. Têm sido utilizadas para resolver uma grande diversidade de aplicações, tais como tradução de idiomas, reconhecimento de fala e legendagem de imagens, além de aplicações no mercado de ações por grandes empresas como IBM, Google e Microsoft. Redes Neurais podem ser definidas como processadores paralelamente distribuídos, constituídos de unidades de processamento simples, que têm a capacidade natural de armazenar conhecimento experimental e torná-lo disponível para uso. Com respeito à arquitetura de redes neurais artificiais, uma rede auto-realiamentada se refere a uma:

Em aplicações modernas de Processamento de Linguagem Natural, usando Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models – LLM) é comum a necessidade de usar informações relevantes que estão em documentos novos e privados, que não foram usados no pré-treinamento dos modelos de LLM. Considerando que esses documentos podem ser longos e em grande quantidade, que o tamanho do contexto usado na chamada à Application Programming Interface (API) da LLM é limitado, e ainda pensando que os custos de processar são muitas vezes calculados por quantidade de tokens, foi desenvolvida a técnica conhecida como Retrieval Augmented Generation (RAG).
Considerando-se esse contexto, qual é a característica da técnica RAG?

Um pesquisador de ciência de dados foi encarregado de analisar a capacidade de um modelo de aprendizado de máquina em prever se um cliente é bom pagador. Para isso, possuía um conjunto de dados de testes rotulado, sobre o qual aplicou o modelo e obteve a matriz de confusão a seguir:



Considerando-se esse contexto, quais são, respectivamente, os valores aproximados, em 2 casas decimais, da precisão (precision) e da revocação (recall) obtidos pelo modelo?