Grátis: Qual é a principal vantagem de usar o Support Vector Machine (SVM) para problemas de classificação? a) O SVM sempre gera resultados mais rápidos do... – Questões Respondidas

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Qual é a principal vantagem de usar o Support Vector Machine (SVM) para problemas de classificação?
a) O SVM sempre gera resultados mais rápidos do que outros algoritmos de classificação.
b) O SVM é altamente eficaz em problemas com uma grande quantidade de atributos ou variáveis.
c) O SVM só pode ser usado para classificação binária, não podendo lidar com múltiplas classes.
d) O SVM não é adequado para problemas com dados não lineares.
e) O SVM não necessita de dados rotulados para treinamento.

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Respostas

Ed

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Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a principal vantagem do Support Vector Machine (SVM) em problemas de classificação: a) O SVM sempre gera resultados mais rápidos do que outros algoritmos de classificação. - Isso não é verdade, pois a velocidade do SVM pode variar dependendo do conjunto de dados e do algoritmo específico utilizado. b) O SVM é altamente eficaz em problemas com uma grande quantidade de atributos ou variáveis. - Esta é uma afirmação correta. O SVM é conhecido por sua eficácia em lidar com alta dimensionalidade, o que é uma grande vantagem em muitos cenários de classificação. c) O SVM só pode ser usado para classificação binária, não podendo lidar com múltiplas classes. - Isso é incorreto. Embora o SVM seja originalmente projetado para classificação binária, existem extensões que permitem a classificação de múltiplas classes. d) O SVM não é adequado para problemas com dados não lineares. - Isso é falso, pois o SVM pode usar kernels para lidar com dados não lineares. e) O SVM não necessita de dados rotulados para treinamento. - Isso é incorreto, pois o SVM é um algoritmo supervisionado e requer dados rotulados para o treinamento. Portanto, a alternativa correta que destaca a principal vantagem do SVM é: b) O SVM é altamente eficaz em problemas com uma grande quantidade de atributos ou variáveis.

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Esta prova foca nos fundamentos dos algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos supervisionados e não supervisionados. As questões cobrem desde a construção de modelos preditivos até a escolha das melhores métricas de avaliação e o uso de técnicas para otimização e regularização.
O que caracteriza um modelo de aprendizado supervisionado?
a) O modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, com exemplos de entrada e saída conhecidas.
b) O modelo é treinado sem dados rotulados, descobrindo padrões e estruturas no conjunto de dados.
c) O modelo não utiliza dados de entrada, apenas a resposta esperada.
d) O modelo pode ser usado para prever variáveis não contínuas, como em clustering.
e) O modelo apenas classifica os dados em duas categorias.

Em um modelo de aprendizado de máquina, o que é underfitting?
a) Quando o modelo é excessivamente complexo e se ajusta bem aos dados de treinamento, mas tem um desempenho fraco nos dados de teste.
b) Quando o modelo é incapaz de aprender a partir dos dados de treinamento e apresenta baixo desempenho tanto nos dados de treinamento quanto de teste.
c) Quando o modelo apresenta um bom desempenho tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste.
d) Quando o modelo tem desempenho ruim nos dados de treinamento, mas bom desempenho nos dados de teste.
e) Quando o modelo é simples demais e não captura padrões suficientes nos dados.

Qual é o papel da regularização L1 (Lasso)?
a) Aumentar o número de coeficientes no modelo.
b) Penalizar os coeficientes de forma quadrática.
c) Eliminar variáveis menos importantes, tornando o modelo mais esparso.
d) Melhorar o ajuste do modelo a dados muito grandes.
e) Ajustar os parâmetros do modelo para evitar overfitting sem modificar os coeficientes.

O que significa Bagging no contexto de aprendizado de máquina?
a) O processo de ajustar um modelo com mais dados do que o necessário.
b) A técnica que combina múltiplos modelos para reduzir a variabilidade e melhorar a precisão.
c) O uso de uma única árvore de decisão para todas as previsões.
d) A técnica de reduzir a complexidade do modelo para evitar overfitting.
e) A escolha de um único modelo e a aplicação de parâmetros de regularização.

Qual é a diferença entre uma regressão logística e uma regressão linear?
a) A regressão logística é usada para prever valores contínuos, enquanto a regressão linear é usada para classificação.
b) A regressão logística usa uma função sigmoide para prever probabilidades, enquanto a regressão linear prediz um valor contínuo.
c) A regressão linear é mais precisa do que a regressão logística em todos os tipos de dados.
d) A regressão logística é adequada apenas para séries temporais, enquanto a regressão linear é mais geral.
e) Não existe diferença entre os dois métodos.

Quando o modelo é treinado utilizando boosting, o que ele busca fazer?
a) Combinar múltiplos modelos fracos de forma que cada novo modelo compense os erros do anterior.
b) Usar uma única árvore de decisão para aumentar a acurácia do modelo.
c) Ajustar os hiperparâmetros do modelo para melhorar sua performance.
d) Utilizar dados adicionais para melhorar a acurácia do modelo.
e) Prever uma única variável de saída.

O que é clustering em aprendizado não supervisionado?
a) O processo de classificar dados em grupos ou categorias com base em semelhanças.
b) A técnica de prever o valor de uma variável com base em outras variáveis.
c) O processo de dividir os dados em dois grupos: treinamento e teste.
d) A utilização de uma rede neural para identificar padrões nos dados.
e) A técnica de reduzir a dimensionalidade dos dados.

Qual das métricas a seguir é comumente utilizada para problemas de classificação binária?
a) Acurácia.
b) R² (Coeficiente de Determinação).
c) Mean Squared Error (MSE).
d) F1-Score.
e) Média ponderada.

O que é uma matriz de confusão?
a) Uma tabela que descreve a performance de um algoritmo de classificação comparando as previsões do modelo com as classes reais.
b) Um gráfico de barras que mostra a distribuição de classes no modelo.
c) Um gráfico que mostra a relação entre variáveis contínuas no modelo.
d) Uma técnica usada para ajustar hiperparâmetros.
e) Uma ferramenta para calcular a perda do modelo.