Questões resolvidas
A Rede MLP é um tipo de RNA:
Supervisionado
Não Supervisionado
Semi Supervisionado
A unidade de bias (viés) adiciona um valor a mais somente na camada de saída.
Falso
Verdadeiro
Nas redes neurais do tipo feed forward, não é necessário utilizar o algoritmo backpropagation para atualização dos pesos.
Falso
Verdadeiro
Um neurônio artificial é composto por: entradas, pesos, função soma e função de ativação.
Verdadeiro
Falso
A função do algoritmo backpropagation é realizar a atualização dos pesos em todas as arestas após o algoritmo o processo feed forward.
Falso
Verdadeiro
Qual é a etapa que mais demanda tempo na construção de Modelos de Aprendizado de Máquina?
Escolha de um Modelo de ML
Treinamento do Modelo
Configuração de uma RNA
Pré-processamento de dados
Com a rede Neural MLP é possível:
Apenas Classificar
Nenhuma das Alternativas
Apenas Predizer
Classificar e Predizer
Sobre a função de ativação Degrau: f(x) = 1, x>=0 e f(x) = 0, x<0
Verdadeiro
Falso
As funções de ativação são um elemento extremamente importante das redes neurais artificiais. Elas basicamente decidem se um neurônio deve ser ativado ou não.
Verdadeiro
Falso
Em uma rede neural com 2 neurônios de saída, quantos rótulos de classificação são possíveis?
1
2
3
4
Sobre redes neurais artificiais, o que é a camada oculta?
A camada de neurônios intermediária.
Nenhuma das alternativas anteriores.
É a concepção de caixa preta.
São os dados de entrada.
O ajuste dos pesos de uma RNA se dá através de:
Gradiente Descendente
Função de ativação
Taxa de ativação
Nenhuma das alternativas anteriores
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Trabalho Prático do Módulo 4 Entrega 15 de jan de 2023 em 23:59 Pontos 25 Perguntas 14 Disponível até 15 de jan de 2023 em 23:59 Limite de tempo Nenhum Tentativas permitidas 3 Instruções Histórico de tentativas Tentativa Tempo Pontuação MAIS RECENTE Tentativa 1 3 minutos 25 de 25 O Trabalho Prático do Módulo 4 está disponível! 1. Instruções para realizar o trabalho prático Consulte a data de entrega no teste e em seu calendário. Reserve um tempo para realizar a atividade, leia as orientações e enunciados com atenção. Em caso de dúvidas utilize o "Fórum de dúvidas do Trabalho Prático do Módulo 4". Para iniciá-lo clique em "Fazer teste". Você tem somente uma tentativa e não há limite de tempo definido para realizá-lo. Caso precise interromper a atividade, apenas deixe a página e, ao retornar, clique em "Retomar teste". Clique em "Enviar teste" somente quando você concluí-lo. Antes de enviar confira todas as questões. Caso o teste seja iniciado e não enviado até o final do prazo de entrega, a plataforma enviará a tentativa não finalizada automaticamente, independente do progresso no teste. Fique atento ao seu teste e ao prazo final, pois novas tentativas só serão concedidas em casos de questões médicas. O gabarito será disponibilizado a partir de domingo, 11/12/2022, às 23h59. Bons estudos! 2. O arquivo abaixo contém o enunciado do trabalho prático Enunciado do Trabalho Prático – Módulo 4 – Bootcamp Desenvolvedor(a) Python.pdf Fazer o teste novamente https://online.igti.com.br/courses/5815/quizzes/70175/history?version=1 https://online.igti.com.br/courses/5815/files/370648/download?wrap=1 https://online.igti.com.br/courses/5815/quizzes/70175/take?user_id=390975 As respostas corretas estarão disponíveis em 15 de jan de 2023 em 23:59. Pontuação desta tentativa: 25 de 25 Enviado 7 dez em 8:18 Esta tentativa levou 3 minutos. 1,79 / 1,79 ptsPergunta 1 A Rede MLP é um tipo de RNA: Supervisionado Não Supervisionado Semi Supervisionado 1,79 / 1,79 ptsPergunta 2 A unidade de bias (viés) adiciona um valor a mais somente na camada de saída. Falso Verdadeiro 1,79 / 1,79 ptsPergunta 3 Nas redes neurais do tipo feed forward, não é necessário utilizar o algoritmo backpropagation para atualização dos pesos. Falso Verdadeiro 1,79 / 1,79 ptsPergunta 4 Um neurônio artificial é composto por: entradas, pesos, função soma e função de ativação. Verdadeiro Falso 1,79 / 1,79 ptsPergunta 5 A função do algoritmo backpropagation é realizar a atualização dos pesos em todas as arestas após o algoritmo o processo feed forward. Falso Verdadeiro 1,66 / 1,66 ptsPergunta 6 A função sigmoide retorna valores entre 0 e 1 e também entre -1 e 1. Verdadeiro Falso 1,79 / 1,79 ptsPergunta 7 Qual é a etapa que mais demanda tempo na construção de Modelos de Aprendizado de Máquina? Escolha de um Modelo de ML Treinamento do Modelo Configuração de uma RNA Pré-processamento de dados 1,8 / 1,8 ptsPergunta 8 Qual a diferença entre as tarefas de classificação e regressão? Classificação é a predição sobre dados contínuos, enquanto regressão refere-se à tarefa de predição sobre dados categóricos. Regressão não é uma tarefa de predição, enquanto a classificação é. Classificação é a predição sobre dados categóricos, enquanto regressão refere-se à tarefa de predição sobre dados contínuos. Classificação não é uma tarefa de predição, enquanto a predição é. 1,8 / 1,8 ptsPergunta 9 Com a rede Neural MLP é possível: Apenas Classificar Nenhuma das Alternativas Apenas Predizer Classificar e Predizer 1,76 / 1,76 ptsPergunta 10 Sobre a função de ativação Degrau: f(x) = 1, x>=0 e f(x) = 0, x<0 Verdadeiro Falso 1,79 / 1,79 ptsPergunta 11 As funções de ativação são um elemento extremamente importante das redes neurais artificiais. Elas basicamente decidem se um neurônio deve ser ativado ou não. Verdadeiro Falso 1,8 / 1,8 ptsPergunta 12 Em uma rede neural com 2 neurônios de saída, quantos rótulos de classificação são possíveis? 1 2 3 4 1,76 / 1,76 ptsPergunta 13 Sobre redes neurais artificiais, o que é a camada oculta? A camada de neurônios intermediária. Nenhuma das alternativas anteriores. É a concepção de caixa preta. São os dados de entrada. 1,89 / 1,89 ptsPergunta 14 O ajuste dos pesos de uma RNA se dá através de: Gradiente Descendente Função de ativação Taxa de ativação Nenhuma das alternativas anteriores Pontuação do teste: 25 de 25
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