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<head>
 <meta charset="UTF-8">
 <style>
 body {
 font-size: 16px;
 line-height: 1.5;
 }
 .blue {
 color: blue;
 }
 math {
 font-size: 16px;
 }
 </style>
</head>
<body>
 Na inteligência artificial e especificamente ao tratar de aprendizado de máquina, uma das técnicas mais utilizadas é o classificador Naive Bayes. Este modelo é fundamentalmente importante por ser baseado no teorema de Bayes e assumir a independência condicional entre os preditores.
 

 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" style="font-size: 16px;">
 <mi>P</mi>
 <mo>(</mo>
 <mi>C</mi>
 <mo>|</mo>
 <mi>X</mi>
 <mo>)</mo>
 <mo>=</mo>
 <mi>P</mi>
 <mo>(</mo>
 <mi>C</mi>
 <mo>)</mo>
 <mo>*</mo>
 <mfrac>
 <mi>P</mi>
 <mo>(</mo>
 <mi>X</mi>
 <mo>|</mo>
 <mi>C</mi>
 <mo>)</mo>
 <mi>P</mi>
 <mo>(</mo>
 <mi>X</mi>
 <mo>)</mo>
 </mfrac>
 </math>
 

 A formulação acima do teorema de Bayes é usada para calcular a probabilidade <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" style="font-size: 16px;">
 <mi>P</mi>
 <mo>(</mo>
 <mi>C</mi>
 <mo>|</mo>
 <mi>X</mi>
 <mo>)</mo>
</math>, que é a probabilidade de uma classe C dado um vetor preditor X. Naive Bayes simplifica essa abordagem assumindo que os elementos de X são condicionalmente independentes dado C.
 

 O erro na afirmação "A classificação Naive Bayes parte da suposição de que as variáveis envolvidas em machine learning são independentes entre si." reside em não especificar que essa independência é uma condição dada a classe, não uma independência absoluta entre as variáveis. Portanto, a independência assumida pelo Naive Bayes é uma simplificação, não uma verdade absoluta sobre os dados. A realidade é que muito raramente as variáveis são verdadeiramente independentes em sua forma bruta.
 

 Essa suposição é crucial para as capacidades do modelo em tratar conjuntos de dados de maneira eficiente, pois reduz a complexidade computacional que seria exigida para modelar todas as dependências potenciais entre atributos. Esse é um dos motivos pelos quais o Naive Bayes é especialmente útil em conjuntos de dados com muitas características, sendo capaz de oferecer resultados satisfatórios mesmo quando essa suposição de independência não é estritamente verdadeira.
 

 No entanto, é incorreto afirmar que o modelo presume independência total sem a especificação do contexto de dada a classe. É mais apropriado dizer que ele assume que os atributos são condicionalmente independentes dado o rótulo da classe.
 
 
 Portanto, a alternativa correta é E.
 

</body>
</html>

A classificação Naive Bayes parte da suposição de que as variáveis envolvidas em machine learning são independentes entre si.

A respeito de inteligência artificial, julgue o item seguinte.


<!DOCTYPE html>
<html lang="pt-BR">
<head>
 <meta charset="UTF-8">
 <style>
 body {
 font-size: 16px;
 line-height: 1.5;
 }
 .blue {
 color: blue;
 }
 math {
 font-size: 16px;
 }
 </style>
</head>
<body>
 A respeito de inteligência artificial, julgue o item seguinte.
 

 Cada unidade de uma rede neural artificial possui um valor e um peso, no seu nível mais básico, para indicar sua importância relativa.
 <hr>
 

 Redes neurais artificiais (RNAs) são modelos computacionais baseados no funcionamento do cérebro humano, mais especificamente nos neurônios. Elas são usadas em diversos problemas de aprendizado de máquina, como classificação e previsão. Os elementos fundamentais em uma RNA são os neurônios ou unidades, que recebem entradas e processam essas informações para produzir uma saída.
 

 Em uma rede neural básica:
 <ul>
 <li>Os sinais de entrada são os dados recebidos pelo neurônio.</li>
 <li>Cada sinal de entrada é associado a um peso que modifica a importância ou a contribuição desse sinal para a ativação do neurônio.</li>
 </ul>
 

 O processo em um neurônio específico típico pode ser descrito em etapas:
 <ol>
 <li>Combinação Linear: Os sinais de entrada são ponderados pelos pesos associados e somados. Esta soma é formalmente conhecida como combinação linear. Matematicamente, pode ser representada pela seguinte expressão:</li>
 </ol>

 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" style="font-size: 16px;">
 <mi>y</mi>
 <mo>=</mo>
 <mo>∑</mo> 
 <msub>
 <mi>w</mi>
 <mi>i</mi>
 </msub>
 <msub>
 <mi>x</mi>
 <mi>i</mi>
 </msub>
 <mo>+</mo>
 <mi>b</mi>
 </math>
 

 onde wi são os pesos, xi são as entradas e b é o viés (bias), um termo adicional que ajuda na flexibilidade do modelo.
 
 <ol start="2">
 <li>Função de Ativação: A saída da combinação linear é então passada por uma função de ativação que decide se o neurônio será ativado ou não. Exemplos de funções de ativação incluem a função sigmoide, ReLU, entre outras.</li>
 </ol>
 

 O equivoco neste item do enunciado está em afirmar que cada unidade de uma rede neural possui "um valor e um peso". Embora o conceito de pesos esteja correto e crucial, o "valor" aqui parece referir-se incorretamente à entrada, que externamente é aplicada à unidade neural e não é uma característica intrínseca dela. O uso do termo "valor" pode levar à confusão, pois sugere incorretamente que cada unidade possui um valor fixo próprio, ao invés de processar valores de entrada variáveis.
 

 Portanto, analisando a questão com a precisão técnica necessária, é mais preciso afirmar que cada unidade processa entradas ponderadas por pesos, e não que cada uma possui um valor próprio. Assim, o item está incorreto.
 

 Portanto, a alternativa correta é E.
</body>
</html>

Cada unidade de uma rede neural artificial possui um valor e um peso, no seu nível mais básico, para indicar sua importância relativa.


<!DOCTYPE html>
<html lang="pt-BR">
<head>
 <meta charset="UTF-8">
 <style>
 body {
 font-family: Arial, sans-serif;
 font-size: 16px;
 line-height: 1.5;
 }
 .blue {
 color: blue;
 }
 math {
 font-size: 16px;
 }
 </style>
</head>
<body>
 A respeito de inteligência artificial, julgue o item seguinte:
 
 Redes neurais do tipo LSTM (long short-term memory) mantêm o nível de precisão independentemente do tamanho do modelo utilizado.
 
 <hr>
 
 Antes de discutir sobre as especificidades das redes LSTM, é essencial entender os conceitos básicos das Redes Neurais Recorrentes (RNNs), das quais as LSTMs são um aprimoramento. As RNNs são projetadas para processar sequências de dados, com cada saída sendo dependente dos cálculos anteriores e uma memória que persiste através das camadas ocultas da rede.
 
 As redes LSTM, uma especialização das RNNs, foram desenvolvidas para superar o problema do desvanecimento do gradiente, que é comum em RNNs padrão, permitindo a lembrança de informações por longos períodos através de suas células de memória e portas de controle. Isto faz das LSTMs escolhas ideais para tarefas complexas que envolvem dependências de longo prazo.
 
 Contudo, afirmações que sugerem que as LSTMs podem manter um nível de precisão constante independentemente do tamanho do modelo são incorretas. A capacidade de um modelo LSTM de manter precisão é significantemente influenciada pelo aumento de sua complexidade e tamanho.

 Modelos mais amplos podem capturar uma quantidade maior de nuances e dependências, mas também são mais suscetíveis a problemas como overfitting (sobreajuste), onde o modelo se adapta muito bem aos dados de treino mas falha em generalizar para dados novos ou não vistos. Além disso, redes maiores exigem mais recursos de computação e tendem a ser mais desafiadoras para treinar de forma eficaz.
 
 Assim, enquanto as LSTMs proporcionam melhorias notáveis em relação às redes RNN em relação à capacidade de aprender dependências de longo prazo, elas não são imunes aos desafios impostos pelo aumento do tamanho do modelo. Portanto, a eficácia de uma LSTM em manter sua precisão depende de um equilíbrio cuidadoso entre tamanho, capacidade do modelo, e técnicas de regularização apropriadas.
 
 Portanto, a alternativa correta é E (Errado).
</body>
</html>

Redes neurais do tipo LSTM (long short-term memory) mantêm o nível de precisão independentemente do tamanho do modelo utilizado.

Questões de Tecnologia da Informação - Aprendizado de Máquina - Secretaria de Estado da Fazenda do Ceará