No que se refere à biblioteca Pandas, julgue o próximo item.

import pandas as pd
a = [10, 78, 23]
myvar = pd.Series(a, index = [“x”, “y”, “z”])
print(myvar.describe())

Caso o código em Python precedente seja executado, então será apresentado em tela o que se segue.

count 4.000000
mean 38.000000
std 6.097091
min 10.000000
25% 16.500000
50% 23.000000
75% 50.500000
max 78.000000
dtype: float64

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.

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

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.

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

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

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

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.

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

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.

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.

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.

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.

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

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.

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.