Considerando uma rede neural, a função de ativação que deverá ser utilizada para que a saída possa assumir qualquer valor de -1 até 1 é a (o)

Em relação ao método de validação cruzada, assinale a alternativa correta.

No treinamento de modelos de machine learning, qual método tem por objetivo minimizar underfitting e overfitting?

A respeito do método de Monte Carlo, assinale a alternativa correta.

Dado um dataset que possui duas possíveis classes e apenas duas features, mas que não são linearmente separáveis, qual abordagem deverá ser utilizada em um modelo SVM de classificação para encontrar o melhor equilíbrio entre margens largas e violações de margens?

Redes treinadas por grandes grupos de pesquisa, como Google, é comum que elas sejam disponibilizadas publicamente para que outros pesquisadores possam utilizálas ou adaptá-las para outros fins. Muitas vezes, sem esse compartilhamento, seria impossível para a maioria das pessoas, ter acesso aos mesmos recursos computacionais para alcançar os mesmos resultados. Sendo assim, é possível retreinar essas redes com datasets de outros contextos, tendo como ponto de partida a mesma arquitetura e os mesmos parâmetros disponibilizados ao público inicialmente. Essa técnica de treinamento é conhecida como

O processo de treinamento de uma rede neural artificial consiste em encontrar os valores ótimos para os parâmetros de cada neurônio (pesos e bias). O algoritmo utilizado para isso é o backpropagation, que, para definir se em dado momento cada parâmetro deve ter seu valor aumentado ou diminuído, usa um cálculo chamado

A respeito do algoritmo de clusterização k-means, assinale a alternativa correta.

Uma das métricas mais comuns para comparar diferentes resultados de algoritmos de clusterização consiste no seguinte cálculo:

!$ \dfrac{(b-a)}{max(a,b)} !$

Onde a é a distância média entre os pontos dentro de cada cluster (distância média intra-cluster) e b é a distância média para o cluster mais próximo (distância média para os pontos do cluster mais próximo). Essa métrica recebe o nome de

Um dos métodos de clusterização mais conhecido é o k-means. Nesse algoritmo, a escolha do método de inicialização dos centroides é uma etapa importante. O nome dado ao método de inicialização de centroides que tende a selecionar centroides que são distantes uns dos outros, diminuindo a probabilidade de o algoritmo convergir para uma solução subótima é