Sobre as redes neurais convolucionais, é correto afirmar que:

Sobre os autoencoders, podemos dizer que:

O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Sobre o Chat-GPT, é correto afirmar que:

São desafios do processo de agrupamento de dados, EXCETO:

Uma das dificuldades de se realizar agrupamentos de dados é a definição do número de grupos. É correto afirmar que contém apenas técnicas ou métricas que podem ser úteis para automatizar a decisão do número K de grupos:

Sobre o algoritmo K-médias, é correto afirmar que:

Dentre as seguintes listas, NÃO contêm apenas algoritmos que podem ser usados para realizar uma regressão, é:

Recentemente muito tem sido discutido em relação à interpretabilidade dos modelos de aprendizado de máquina. Eles têm sido comparados a caixas-pretas,pois, embora venham apresentando resultados impressionantes com sua acurácia, não se tem muitas vezes ideia do que acontece dentro deles. Em outras palavras, as previsões são úteis e precisas, mas não se sabe como elas foram feitas e quais atributos ou fatores podem ter maior influência nos resultados.
Trata-se de modelos complexos que absorvem relações não lineares e não triviais nos dados. É preciso que o analista de dados tenha uma visão crítica e entendimento dos algoritmos. Suponha que você tenha sido contratado para criar um sistema que utilize modelos de aprendizado de máquina para classificar pacientes segundo a propensão a apresentar uma determinada doença, mas um requisito essencial do sistema é que seja possível explicar claramente como se chegou a essa previsão. Dentre os seguintes algoritmos, é correto afirmar o que se utilizaria é:

Sobre o algoritmo KNN (K-Vizinhos mais próximos) tradicional, podemos afirmar que:

Todos podem cometer erros, inclusive os algoritmos de aprendizado de máquina. Existem técnicas que podem ser usadas para aumentar nossa confiança de que eles farão previsões confiáveis. A ideia é usar uma coleção de classificadores treinados em dados levemente diferentes e usar todos para avaliar cada instância de entrada. Cada um deles realiza a classificação e escolhemos a classe mais votada como resultado. É correto afirmar que contém apenas técnicas que podem ser usadas para aumentar a confiabilidade nas previsões segundo essa ideia: