Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FGV 2024
Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
- Código
- fg084644
- Banca
- FGV
- Órgão
- EPE
- Ano
- 2024
- Nível
- Superior
- Cargo
- Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados)
O treinamento em redes neurais artificiais é, essencialmente, um problema de otimização, em que se busca minimizar o erro entre as predições do modelo neural e os valores alvo preexistentes no conjunto de dados de treinamento.Com respeito aos métodos relacionados à otimização de parâmetros em redes neurais artificiais, analise as afirmativas a seguir.I. No algoritmo backpropagation, a aplicação da regra da cadeia é fundamental para o cálculo dos gradientes dos erros com respeito aos pesos (parâmetros) da rede neural artificial.II. O método do gradiente (também chamado de método do máximo declive ou Gradient Descent – GD) escolhe aleatoriamente um pequeno número de instâncias de dados de treinamento a cada passo, aumentando a velocidade inicial de minimização das métricas de erro.III. As técnicas de regularização L1 (Lasso) e L2 (Ridge) podem ser utilizadas para mitigar problemas relacionados a inicialização indevida de pesos (parâmetros) em redes neurais.Está correto o que se afirma em
- AI, apenas.
- BII, apenas.
- CI e III, apenas.
- DII e III, apenas.
- EI, II e III.