A respeito de redes neurais, julgue o item a seguir.

Apesar das CNN serem redes neurais profundas, com várias camadas ocultas, elas são dispensadas nos algoritmos de reconhecimento de imagens.

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Backpropagation propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias de uma rede neural a fim de que estas possam modificar seus pesos de forma a minimizar o erro médio.

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As redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos considerando as mudanças de padrão dos dados de entrada.

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Nas redes neurais completamente conectadas, todos os neurônios de uma camada estão conectados aos neurônios da camada seguinte, no entanto, não é possível que as saídas das camadas posteriores alimentem a entrada de camadas anteriores.

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As conexões entre as camadas de uma rede neural do tipo MLP são de natureza feedfoward.

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.

O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizagem de máquina que tem por objetivo prever o resultado de um atributo alvo exclusivamente por meio de reforço no treinamento do modelo.

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A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer feedback prévio.

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Os algoritmos SVM (support vector machines) realizam apenas tarefas de regressão.

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As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.

No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir.

O algoritmo k-means seleciona objetos reais de uma base de dados como centroide do grupo para realizar o agrupamento de objetos semelhantes.