
Quiz de Inteligência Artificial - Machine Learning
Authored by DIEGO FREITAS
Computers
12th Grade

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8 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
O que é machine learning?
Machine learning é um tipo de inteligência artificial que permite que os computadores aprendam com dados e melhorem ao longo do tempo sem serem explicitamente programados.
Machine learning é um tipo de robô que executa tarefas repetitivas
Machine learning é um tipo de software que não utiliza dados para funcionar
Machine learning é um tipo de tecnologia que não evolui ao longo do tempo
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quais são os tipos de aprendizado em machine learning?
Supervisionado, não supervisionado e por reforço
Aprendizado teórico, prático e experimental
Aprendizado rápido, lento e médio
Aprendizado passivo, ativo e neutro
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Explique o que é o algoritmo de aprendizado supervisionado.
É um algoritmo que não requer dados de treinamento
É um algoritmo de machine learning onde o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados para fazer previsões ou classificações para novos dados.
É um algoritmo que não é utilizado em machine learning
É um algoritmo que só funciona com dados não rotulados
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Dê um exemplo de aplicação de machine learning na vida real.
Sistemas de recomendação em plataformas de streaming, como Netflix, que utilizam machine learning para sugerir conteúdos com base no histórico de visualizações do usuário.
Sistemas de controle de tráfego que utilizam machine learning para otimizar o fluxo de veículos
Máquinas de lavar roupa que utilizam machine learning para determinar o ciclo de lavagem ideal
Aplicativos de delivery de comida que utilizam machine learning para prever o tempo de entrega
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quais são as etapas do processo de treinamento de um modelo de machine learning?
Coleta de dados, escolha do algoritmo de astrologia, treinamento do modelo, avaliação do modelo e ajuste de parâmetros.
Preparação de dados, seleção do algoritmo de machine learning, teste do modelo, validação do modelo e ajuste de parâmetros.
Coleta e preparação de dados, escolha do algoritmo de machine learning, treinamento do modelo, avaliação do modelo e ajuste de parâmetros.
Coleta e preparação de dados, escolha do algoritmo de machine learning, treinamento do modelo, validação do modelo e ajuste de hiperparâmetros.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
O que é overfitting em machine learning?
Overfitting é quando um modelo de machine learning tem um desempenho excelente em novos dados
Overfitting é quando um modelo de machine learning não consegue aprender os dados de treinamento
Overfitting é quando um modelo de machine learning não inclui ruído e flutuações aleatórias nos dados de treinamento
Overfitting é quando um modelo de machine learning aprende os dados de treinamento muito bem, incluindo ruído e flutuações aleatórias, levando a um desempenho ruim em novos dados.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Qual a diferença entre classificação e regressão em machine learning?
Classificação prevê valor numérico, regressão prevê categoria
Classificação prevê categoria, regressão prevê valor numérico
Classificação e regressão são a mesma coisa
Classificação prevê ocorrência, regressão prevê probabilidade
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