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Questão de Banco de Dados — Data Mining — CESPE / CEBRASPE 2025

Banco de DadosData Mining
Código
ce215285
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
STM
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Suporte em Tecnologia da Informação
No contexto do deep learning, a função das camadas ocultas (hidden layers) em uma rede neural profunda é extrair e processar os dados de forma que a rede aprenda características progressivamente mais complexas nas camadas mais profundas.
  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”.

Redes Neurais Profundas e Camadas Ocultas

CERTO. A afirmação descreve corretamente o papel das camadas ocultas (hidden layers) em redes neurais profundas (deep learning). Nessas arquiteturas, cada camada oculta aplica transformações não lineares aos dados de entrada, e à medida que se avança para camadas mais profundas, a rede é capaz de aprender representações cada vez mais abstratas e complexas — desde bordas e texturas em camadas iniciais (em visão computacional, por exemplo) até objetos completos ou conceitos de alto nível nas camadas finais. Esse aprendizado hierárquico é a essência do deep learning.

A banca cobra um conceito fundamental: a progressão da complexidade das características aprendidas. A frase está em plena consonância com a literatura da área e com a prática consolidada.

  1. 1Entrada (dados brutos)
  2. 2Camadas iniciais (bordas, texturas)
  3. 3Camadas intermediárias (formas, partes)
  4. 4Camadas profundas (objetos, conceitos)
  5. 5Saída (classificação/predição)
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