Aprendizado de máquina é uma subárea da inteligência
artificial que lida com algoritmos de computação que
podem ser melhorados via dados de treinamento sem
programação explícita.
COLUNA I
COLUNA II
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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.
✂️ B) Redes Neurais Bayesianas.
✂️ C) Redes Neurais Convolucionais.
✂️ D) Redes Adversariais Generativas.
✂️ E) Máquinas de Boltzmann Restritas.
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No método tensorflow.keras.layers.Dense(...), se nenhuma
função de ativação é especificada, é utilizada por padrão a
função:
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