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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2024

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce167050
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANATEL
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Ciências de Dados
A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para permitir que sistemas digitais aprendam e tomem decisões com base em dados não estruturados e não rotulados.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Deep Learning e Aprendizado Não Supervisionado

✅ CERTO. A afirmação está correta. Deep learning é um ramo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas (redes profundas). Ele é capaz de aprender representações a partir de dados não estruturados (como imagens, áudio e texto) e também pode operar em regime não supervisionado, ou seja, com dados não rotulados. Exemplos incluem autoencoders e redes generativas adversariais (GANs). Portanto, a descrição apresentada alinha-se com as definições clássicas de deep learning.

1Ramo do aprendizado de máquina
2Redes neurais artificiais
Múltiplas camadas (profundas)
3Dados não estruturados
Imagens, áudio, texto
4Regime não supervisionado
Dados não rotulados
Exemplos: autoencoders, GANs
Deep learning
LEVELsoulevel.com.br
Deep learning: Ramo do aprendizado de máquina; Redes neurais artificiais (Múltiplas camadas (profundas)); Dados não estruturados (Imagens, áudio, texto); Regime não supervisionado (Dados não rotulados, Exemplos: autoencoders, GANs)

Gabarito: Certo.

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