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Total de Questões Encontradas: 57.802 de 252.126
Exibindo: Página 448 de 11.561
Questão: 2236 / QT-5721
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Engenharia de Software
Recentemente, tem-se observado o aumento dos usos de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) aplicados à assimilação de dados. Muitos algoritmos de IA em assimilação são baseados em redes neurais e redes neurais profundas, que necessitam de uma etapa de treinamento.

Essas etapas de treinamento nem sempre são de fácil execução. Por exemplo, há um fenômeno que ocorre quando um algoritmo é treinado e apresenta bom desempenho para um conjunto particular de dados usado para treinamento, mas falha ao prever respostas para dados de entrada não incluídos naquele conjunto.

A esse fenômeno dá-se o nome, em inglês, de

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Supertraining.

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Underfitting.

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Overfitting.

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Reinforcement Learning. 

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Kerneling. 
Questão: 2237 / QT-5722
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Engenharia de Software
Redes neurais artificiais são elementos fundamentais para o uso de técnicas de aprendizado de máquina. São constituídas por camadas de unidades de processamento, chamadas de neurônios.

Relacione os tipos de redes neurais listadas as seguir, às suas principais características.

1. Redes de Propagação Direta (feedforward).
2. Redes Neurais Recorrentes.
3. Redes de Funções de Base Radial.
4. Redes Auto-Organizáveis de Kohonen.
( ) Rede que possui realimentação, de forma que as saídas são direcionadas para as entradas, formando-se um loop.
( ) Rede em que os sinais fluem apenas em uma direção, da entrada para a saída, exceto quando em treinamento.
( ) Rede que é treinada com aprendizado não supervisionado, criando clusters dos dados de entrada.
( ) Rede usada para aproximar funções contínuas a partir de combinações lineares de Gaussianas.

Assinale a opção que indica a relação correta na ordem apresentada.

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2 – 1 – 3 – 4.

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3 – 1 – 4 – 2.

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1 – 2 – 3 – 4.

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2 – 1 – 4 – 3.

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1 – 2 – 4 – 3.
Questão: 2238 / QT-5723
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Engenharia de Software
As técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à assimilação podem ser utilizadas de diversas maneiras para tratamento de dados. Um exemplo de processo que pode ser vantajoso para os algoritmos de assimilação é o de redução da dimensionalidade de um conjunto de dados, no qual se aplica treinamento não supervisionado para gerar representações “compactadas” das entradas originais. Esse processo permite a assimilação de dados no espaço latente, melhorando a eficiência de treinamento dos algoritmos.

Determinadas arquiteturas de rede neural são utilizadas para redução de dimensionalidade e para a geração de representações de dados no espaço latente, em que se destaca a arquitetura do tipo

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Autoencoders.

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Redes Neurais Bayesianas.

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Redes Neurais Convolucionais. 

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Redes Adversariais Generativas.

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Máquinas de Boltzmann Restritas.
Questão: 2239 / QT-5724
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Algoritmos e Estrutura de Dados
Assimilação de dados profunda (Deep Data Assimilation - DDA) é uma técnica recente que integra aprendizado profundo e assimilação.

Utiliza-se uma rede neural recorrente para aprender o processo de assimilação, que por sua vez é treinada a partir dos estados de um sistema dinâmico e de seus resultados de assimilação correspondentes. Tais redes neurais recorrentes são implementadas com o uso de funções de ativação, que introduzem não linearidades às saídas dos neurônios das redes.

Assinale a opção que menos se adequa às características esperadas para funções de ativação.

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Softmax.

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Sigmoid.

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Transformação Afim.

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Tangente Hiperbólico.

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Unidade Linear Retificada (Rectified Linear Unit – ReLU).
Questão: 2240 / QT-5725
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Algoritmos e Estrutura de Dados
Algoritmos para assimilação de dados podem ser implementados de maneira eficiente e otimizada por meio de paralelização de processos.

O Parallel Data Assimilation Framework (PDAF) é um pacote de software que simplifica a implementação de métodos de assimilação, provendo versões totalmente paralelizadas de algoritmos, como por exemplo, diferentes versões dos Filtros de Kalman por conjunto (EnKF). Um dos requisitos de funcionamento do PDAF é o uso de um protocolo padronizado de comunicação para computação paralela.

O principal padrão de comunicação entre os processos paralelos executados em um sistema de memória distribuída, é denominado

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Secure Shell (SSH).

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Message Passing Interface (MPI).

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Transmission Control Protocol (TCP).

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Representational State Transfer (REST).

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Lightweight Communications and Marshalling (LCM).
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