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

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce172736
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
CTI
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados
Julgue o próximo item, relativos a linguagens, ferramentas e bibliotecas que facilitam a criação, o treinamento e a implantação de modelos de software com aprendizado de máquina.Bibliotecas como TensorFlow e PyTorch são exclusivas para algoritmos de aprendizado profundo e não são adequadas para tarefas de aprendizado de máquina tradicionais.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

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”.

TensorFlow e PyTorch

Gabarito: E — Errado. A afirmação de que TensorFlow e PyTorch são exclusivos para aprendizado profundo e inadequados para tarefas de aprendizado de máquina tradicionais é falsa. Ambas as bibliotecas são frameworks de propósito geral que suportam tanto modelos de deep learning quanto algoritmos clássicos de ML, como regressão linear, regressão logística, máquinas de vetor suporte (SVM) e redes neurais rasas.

O TensorFlow, por exemplo, oferece a API Keras, que permite construir desde perceptrons simples até complexas redes convolucionais. O PyTorch, com sua abordagem dinâmica, também é amplamente utilizado para implementar qualquer tipo de modelo diferenciável. Embora bibliotecas especializadas como scikit-learn sejam mais comuns para tarefas tradicionais, não há restrição técnica que impeça o uso de TensorFlow ou PyTorch para esses fins. Portanto, a ideia de exclusividade e inadequação está incorreta.

Conclusão: a assertiva está errada, conforme o gabarito oficial.

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