O algoritmo de agrupamento k-médias é um exemplo de alg — Gabarito

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A análise de sentimentos é uma subárea da inteligência artificial que foca na identificação e categorização de opiniões expressas em textos, com o objetivo de determinar a atitude do autor em relação a determinados tópicos ou o caráter geral do texto. Utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, sistemas de análise de sentimentos podem classificar automaticamente os textos como positivos, negativos ou neutros. Esta tecnologia tem ampla aplicação, desde a análise de feedback de clientes sobre produtos e serviços até o monitoramento da percepção pública de marcas e personalidades em redes sociais. Considere as seguintes aplicações de análise de sentimentos e identifique qual delas apresenta um desafio particularmente complexo para modelos de aprendizado de máquina:

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Considere que em três ciclos de forwardbackward propagation ( $t=0, t=1, t=2$ ), uma rede neural utilizando o algoritmo Gradient Descent with Momentum calculou os seguintes valores de derivadas ( $dW_t$ ) para um dos pesos de um neurônio da rede: (1 ; 0,5 ; 0,5). E sabendo que o valor utilizado para atualização do peso em um instante $t$ é dado por $-\alpha \times V_{d w_{t}}$ , e que $V_{d w_t}=\beta\times V_{d w_{t-1}}+(1-\beta)\times dW_t$ . Considerando que $\beta=0,5$ e $\alpha=0,4$ . Então, podemos afirmar que o valor que será utilizado para atualização do peso no instante $t=2$ será:

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A aplicação das redes neurais artificiais (RNA) podem envolver o reconhecimento de padrões e o aprendizado de funções não lineares. Podem adquirir, armazenar e utilizar conhecimento por meio dos algoritmos de aprendizagem. Sua computação é realizada por meio de uma densa malha de nós processadores e conexões tal qual um aglomerado de neurônios biológicos. Em relação aos conceitos dos métodos conexionista e das redes neurais, avalie as afirmativas a seguir. No treinamento de uma RNA, a função erro é uma forma de ter uma medida do quanto a predição está próxima ou distante do valor desejado. O algoritmo do gradiente descendente otimiza os valores dos pesos da RNA por meio da maximização da função erro, utilizando as derivadas parciais. A função custo otimiza os valores de pesos, reduzindo o erro na predição, que corresponde à soma ponderada da função de erro para todos os exemplos do treinamento. Durante o processo de treinamento de uma rede neural, a principal tarefa do algoritmo é a redução do erro. O papel do algoritmo é buscar os pesos que aumentem a função custo. Está correto o que se afirma em:

Aplicações em Aprendizado de Máquina

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