Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.

Em redes neurais artificiais, as funções de ativação não lineares são essenciais para que o modelo possa aprender representações complexas, uma vez que múltiplas camadas de transformações lineares equivaleriam a uma única transformação linear.

Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.

No processamento de linguagem natural, os modelos baseados em arquitetura transformer superaram as RNN e LSTM principalmente pela capacidade de tais modelos processarem sequências mais longas com menor custo computacional.

Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.

As redes neurais convolucionais (CNN) são fundamentais para tarefas de visão computacional porque implementam operações de convolução que permitem a extração hierárquica de características visuais, desde bordas e texturas em camadas iniciais, até estruturas mais complexas em camadas profundas.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

Em validação cruzada k-fold, cada instância do conjunto de dados é utilizada uma única vez para teste, o que garante avaliação equilibrada.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

A aplicação de PCA (análise de componentes principais) em contexto não supervisionado independe de rótulos para extrair componentes de maior variância.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

A regularização L2 (ridge) reduz a magnitude dos coeficientes sem anulá-los completamente, o que pode mitigar o overfitting, mas não realiza seleção automática de variáveis.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

No agrupamento hierárquico, ao contrário do k-means, não se exige especificação prévia do número de clusters.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

O modelo de aprendizado supervisionado ajusta uma função de mapeamento a partir de exemplos rotulados para generalizar dados ainda não vistos.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

No algoritmo Apriori, utilizado para mineração de regras de associação, o princípio da monotonicidade estabelece que, se um itemset for frequente, então todos os seus superconjuntos também serão frequentes, o que permite uma poda eficiente do espaço de busca.

No que se refere à previdência complementar aberta e aos planos com cobertura por sobrevivência, julgue o item subsequente.

No plano VGBL, é garantida rentabilidade mínima, previamente acertada na contratação, durante a fase de acumulação dos recursos (período de diferimento).