Outros

Brasil

pt-br

Pesquisa Quantitativa

A disciplina de Pesquisa Quantitativa é voltada para o estudo de métodos e técnicas de pesquisa que utilizam dados numéricos para análise. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre a elaboração de questionários, amostragem, coleta e análise de dados quantitativos. A disciplina é importante para profissionais de diversas áreas, como psicologia, sociologia, administração e marketing, que precisam realizar pesquisas para entender comportamentos, opiniões e tendências de mercado. O conhecimento em Pesquisa Quantitativa é fundamental para a tomada de decisões baseadas em dados e para a produção de conhecimento científico confiável.

Exam

Text

Modelos Estatísticos e Aprendizado de Máquina para Análise de Dados Complexos

RESTRICTED

Ciências Sociais

Método Científico

Métodos de Pesquisa

Graduate

General Studies

Cash Express

Inteligência Artificial

A disciplina de Inteligência Artificial (IA) estuda como criar sistemas capazes de realizar tarefas que, até então, eram exclusivas de seres humanos, como reconhecimento de fala, visão computacional, tomada de decisão e aprendizado de máquina. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre algoritmos, redes neurais, lógica fuzzy, entre outras técnicas utilizadas na construção de sistemas inteligentes. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia, que podem aplicar os conhecimentos em IA em diversas áreas, como saúde, finanças, transporte, entre outras, para otimizar processos e melhorar a qualidade de vida das pessoas.

Other

O que caracteriza um modelo de regressão logística?
a) Um modelo de regressão usado apenas para prever valores contínuos.
b) Um modelo usado para p...

O que caracteriza um modelo de regressão logística?
a) Um modelo de regressão usado apenas para prever valores contínuos.
b) Um modelo usado para prever a probabilidade de uma classe em um problema de classificação binária.
c) Um modelo de aprendizado não supervisionado para clustering de dados.
d) Um modelo baseado em árvores de decisão para prever variáveis contínuas.
e) Um modelo de aprendizado supervisionado utilizado para análises multivariadas.

Praticando Para Aprender: Compartilhando exercícios práticos para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos aprender mais através da prática!

Praticando Para Aprender

Em um modelo de Redes Neurais, o que é a função de ativação?
a) Uma função que define o tipo de dados de entrada do modelo.
b) Uma função matemátic...

Em um modelo de Redes Neurais, o que é a função de ativação?
a) Uma função que define o tipo de dados de entrada do modelo.
b) Uma função matemática que transforma a soma ponderada dos inputs em um valor de saída.
c) A função usada para calcular os pesos do modelo durante o treinamento.
d) A função que determina o número de camadas na rede neural.
e) A função que é usada para realizar a regularização do modelo.

O que significa o termo tuning de hiperparâmetros em Machine Learning?
a) Ajustar os parâmetros do modelo com base nos dados de teste.
b) Ajustar o...

O que significa o termo tuning de hiperparâmetros em Machine Learning?
a) Ajustar os parâmetros do modelo com base nos dados de teste.
b) Ajustar os parâmetros do modelo que são definidos antes do treinamento, como a taxa de aprendizado ou o número de árvores em um modelo de floresta aleatória.
c) Ajustar os dados de entrada para melhorar a performance do modelo.
d) Ajustar os coeficientes de regressão durante o treinamento.
e) Ajustar o número de variáveis independentes no modelo.

O que é Gradient Descent e como ele é utilizado em modelos de aprendizado de máquina?
a) Uma técnica usada para determinar a complexidade de um mod...

O que é Gradient Descent e como ele é utilizado em modelos de aprendizado de máquina?
a) Uma técnica usada para determinar a complexidade de um modelo.
b) Um algoritmo usado para minimizar a função de custo ajustando os parâmetros do modelo de forma iterativa.
c) Um algoritmo para reduzir a dimensionalidade dos dados.
d) Um método de validação cruzada para melhorar a performance do modelo.
e) Uma técnica de regularização para evitar overfitting.

O que significa k-fold cross-validation na avaliação de um modelo de Machine Learning?
a) Uma técnica de validação que divide os dados em k subconj...

O que significa k-fold cross-validation na avaliação de um modelo de Machine Learning?
a) Uma técnica de validação que divide os dados em k subconjuntos e usa cada um como conjunto de teste em iterações diferentes, permitindo uma avaliação robusta.
b) Uma técnica de otimização de modelos, ajustando seus parâmetros em k iterações.
c) Uma técnica de regularização usada para evitar overfitting.
d) Um método de classificação baseado em k vizinhos mais próximos.
e) Um método para reduzir a dimensionalidade dos dados.

Em classificação de texto, qual técnica seria mais adequada para converter palavras em uma forma numérica que possa ser processada por modelos de M...

Em classificação de texto, qual técnica seria mais adequada para converter palavras em uma forma numérica que possa ser processada por modelos de Machine Learning?
a) One-hot Encoding.
b) Análise de Componentes Principais (PCA).
c) Técnica de K-means.
d) Regressão Logística.
e) Redes Neurais Profundas.

O que caracteriza o modelo Random Forest em Machine Learning?
a) Um modelo de regressão linear que utiliza várias árvores de decisão.
b) Um modelo ...

O que caracteriza o modelo Random Forest em Machine Learning?
a) Um modelo de regressão linear que utiliza várias árvores de decisão.
b) Um modelo baseado em uma única árvore de decisão para classificação e regressão.
c) Um modelo que utiliza múltiplas árvores de decisão treinadas em subconjuntos aleatórios de dados para melhorar a acurácia do modelo.
d) Um modelo de aprendizado não supervisionado usado para agrupar dados.
e) Um modelo de aprendizado supervisionado que utiliza uma única rede neural para previsões.

Em Análise de Séries Temporais, o que caracteriza o modelo ARIMA?
a) Um modelo usado exclusivamente para dados categóricos.
b) Um modelo que faz pr...

Em Análise de Séries Temporais, o que caracteriza o modelo ARIMA?
a) Um modelo usado exclusivamente para dados categóricos.
b) Um modelo que faz previsões com base em uma combinação de autoregressão, média móvel e diferença dos dados.
c) Um modelo utilizado para reduzir a dimensionalidade de grandes conjuntos de dados.
d) Um modelo de aprendizado não supervisionado para agrupamento de dados temporais.
e) Um modelo baseado em árvores de decisão para análise de dados temporais.

Qual é o objetivo da técnica de Regularização L2 (Ridge) em modelos de regressão?
a) Penalizar a soma dos coeficientes do modelo para reduzir a com...

Qual é o objetivo da técnica de Regularização L2 (Ridge) em modelos de regressão?
a) Penalizar a soma dos coeficientes do modelo para reduzir a complexidade do modelo e evitar overfitting.
b) Aumentar a complexidade do modelo para melhorar o ajuste aos dados.
c) Substituir variáveis irrelevantes com novas variáveis artificiais.
d) Ajustar os coeficientes da regressão para se aproximar mais dos valores reais.
e) Regularizar o número de observações no modelo de regressão.

O que é o conceito de underfitting em um modelo de Machine Learning?
a) O modelo está ajustado excessivamente aos dados de treinamento e não genera...

O que é o conceito de underfitting em um modelo de Machine Learning?
a) O modelo está ajustado excessivamente aos dados de treinamento e não generaliza bem para novos dados.
b) O modelo está muito simples para capturar os padrões nos dados, apresentando erro tanto nos dados de treinamento quanto nos de teste.
c) O modelo está bem ajustado e generaliza bem para os dados de teste.
d) O modelo ajusta-se perfeitamente aos dados de teste, mas tem erro nos dados de treinamento.
e) O modelo não possui variáveis independentes suficientes para gerar previsões.

MaterialAggregator/Subjects/Materials/Recent

MaterialAggregator/Subjects/Questions/New

Modelos Estatísticos e Aprendizado de Máquina para Análise de Dados Complexos

Conteudo restrito apenas para assinantes