Em relação à s estratégias utilizadas para resolver problemas de underfitting/overfitting em redes neurais, podemos afirmar que: I – Uma das estratégias possíveis para combater problemas de overfitting é aumentar o número de épocas ( epochs ). II – Uma das estratégias possíveis para combater problemas de underfitting é aumentar o número de hidden layers. III – A estratégia de regularização pode ser empregada em situações que se observa problemas de overfitting no modelo.

A resposta correta é a alternativa d: Somente as afirmações II e III estão corretas.

Gabarito: Em relação à s estratégias utilizadas para…

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11 de nov. de 2026

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Um outro problema que pode ser apresentado pelas redes neurais utilizadas no processo de aprendizagem de máquina refere-se ao fato de que ela pode ficar viciada em um conjunto de dados quando esse apresenta um modelo muito complexo, saindo-se muito bem na previsão do conjunto de dados, mas não tendo o mesmo desempenho no conjunto de teste. Com base nas informações acima, assinale a alternativa correta que define o nome para a rede que descreve um “ overfitting ”.

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Claudio Campos

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11 de nov. de 2026

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Atualmente, o mercado apresenta várias opções de soluções para o desenvolvimento no campo do aprendizado de máquina em forma de bibliotecas e frameworks . Uma variável que deve ser avaliada, no entanto, está em relação ao seu processamento, que pode ser local, utilizando os recursos computacionais da máquina do usuário, ou utilizando cloud computing . Considerando essas duas abordagens, relacione adequadamente as características descritas abaixo aos termos aos quais se referem. 1 – Local. 2 – Nuvem. I – Poder de processamento escalável. II – Alta latência. III – Sem limitação de banda. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos :

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Claudio Campos

Lvl 3

10 de nov. de 2026

A abordagem utilizada nas redes convolucionais permite tratarmos os dados de forma multidimensional utilizando a ideia de convolução com filtros. Na verdade, a operação realizada n

A abordagem utilizada nas redes convolucionais permite tratarmos os dados de forma multidimensional utilizando a ideia de convolução com filtros. Na verdade, a operação realizada na prática trata-se de uma correlação cruzada entre a entrada de um determinado layer com um filtro ( kernel ). Uma rede neural convolucional normalmente é formada por diferentes tipos de layer . Com relação aos diferentes tipos de layers de uma rede neural convolucional, avalie as definições a seguir identificando os tipos corretos de layers . Convolutional layer . Fully connected layer . Pooling layer . Extract layer . Está correto que se afirma em:

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