AI para mecanismos de recomendação

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AI para mecanismos de recomendação

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Como os algoritmos de recomendação podem perpetuar preconceitos?

Ao diversificar as recomendações

Ao analisar padrões de visualização

Ao incluir métricas de equidade

Ao refletir e ampliar desigualdades presentes nos ddados

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual é um exemplo de um algoritmo de agrupamento mencionado?

Ordenação por gênero.

Algoritmo de filtragem.

K-means.

Análise de sentimento.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual é uma característica do sistema de recomendação da Netflix?

Análise de comportamento espacial.

Filtragem por idade dos utilizadores.

Recomendações altamente personalizadas com base em padrões de visualização.

Uma limitada capacidade de adaptação aos gostos dos utilizadores.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O que é regressão linear no contexto de aprendizagem de máquina?

Um método para multiplicar recursos.

Um modelo estatístico para prever uma variável com base em outras variáveis.

Um tipo de processamento de texto.

Uma técnica para criar redes neuronais.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O que são Redes Neuronais de Aprendizagem Profunda?

Modelos matemáticos sem camadas ocultas.

Modelos que usam apenas algoritmos de agrupamento.

Redes neuronais com múltiplas camadas ocultas para uma aprendizagem mais abrangente.

Redes neuronais que não requerem aprendizagem a partir de exemplos.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual é a importância da avaliação de sistemas de recomendação?

Garantir que os sistemas sejam imprevisíveis.

Garantir que os sistemas sejam inacessíveis.

Melhorar a experiência do utilizador e a precisão das recomendações.

Diminuir a satisfação do cliente.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O que é diversificação de recomendação?

Um método para ocultar recomendações.

Uma técnica para limitar a exposição a diferentes perspectivas.

Uma estratégia para expor os utilizadores a uma variedade de conteúdos.

Uma forma de aumentar a especialização dos sistemas de recomendação.

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