Questões de Inteligencia Artificial (Engenharia de Software)

Em um mundo cada vez mais conectado, as casas inteligentes estão se tornando uma realidade comum, com dispositivos como lâmpadas, câmeras de segurança, termostatos e assistentes de voz, todos conectados à rede da casa. Esses dispositivos são integrados à Internet das Coisas (IoT), permitindo que objetos do cotidiano "conversem" entre si e sejam gerenciados de forma automática. Diante dessa integração entre Inteligência Artificial (IA) e IoT, qual das afirmativas a seguir descreve corretamente o papel da IA e suas diversas aplicações, incluindo IoT?

Um dos principais objetivos dos algoritmos de aprendizado de máquinas é o de estabelecer um modelo que melhor descreva as relações entre variáveis de um conjunto de dados. Em algumas situações, ao serem treinados, os modelos ajustam-se demasiadamente aos dados do conjunto, capturando até mesmo padrões relacionados aos ruídos dos dados. Esses modelos tendem a ser excessivamente complexos e a ter um mau desempenho na generalização, isto é, nas etapas em que é necessário processar novas instâncias de dados não pertencentes ao conjunto de treinamento original.

Uma maneira de mitigar esse comportamento inconveniente é usar técnicas de

Modelos de linguagem de larga escala (Large Language Models - LLM) são frequentemente utilizados em processamento de linguagem natural, e podem gerar resultados inesperados em resposta às consultas dos usuários. Essas respostas são chamadas de alucinações dos modelos. Uma técnica usada para se evitar tais alucinações consiste em combinar os modelos generativos com sistemas de recuperação de informações, permitindo buscas em bases de dados mais confiáveis e melhorando a qualidade das respostas geradas.
A essa técnica dá-se o nome de

Técnicas de redução de dimensionalidade são usadas em aprendizado de máquina para reduzir o número de características (dimensões, ou, do inglês, features) de um conjunto de dados. Uma das técnicas mais usadas para a redução de dimensionalidade é a Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis - PCA).

A respeito da PCA, avalie as afirmativas a seguir.

I. As componentes principais equivalem às direções resultantes do cálculo dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados normalizados, selecionando-se aqueles autovetores associados aos menores autovalores, até um limite definido pelo analista.
II. As componentes principais equivalem, em geral, a combinações lineares das características originais do conjunto de dados.
III. A maior vantagem da PCA é a manutenção total das informações do conjunto de dados original, sem ocorrência de perdas decorrentes de projeções dos dados sobre as componentes principais.


Está correto o que se afirma em

A classificação de dados é uma tarefa comumente executada por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Uma técnica muito conhecida de classificação se dá por aprendizado supervisionado, e classifica novas instâncias de dados por associação à classe da maioria das instâncias de dados preexistentes mais próximas a elas. A avaliação dessa proximidade é baseada em normas (isto é, métricas de distância) definidas no espaço multidimensional das amostras.
Assinale a técnica de classificação que melhor se enquadra nas características descritas acima.