Leia o excerto a seguir: “Uma rede neural artificial (ou rede neural) é um modelo preditivo motivado pelo forma como funciona o cérebro humano. Pense no cérebro como uma coleção de neurônios conectados. Cada neurônio olha para a saída dos outros neurônios que o alimentam, faz um cálculo e então ele dispara (se o cálculo exceder algum limite) ou não (se não exceder) [...] Redes neurais podem resolver uma variedade de problemas como reconhecimento de caligrafia e detecção facial, e elas são muito usadas em deep learning (aprendizado profundo), uma das subáreas mais populares de data science. Entretanto, a maioria das redes neurais são “caixas-pretas” - inspecionar seus detalhes não lhe fornece muito entendimento de como elas estão resolvendo um problema. E grandes redes neurais podem ser difíceis de treinar. Para a maioria dos problemas você encontrará como um cientista de dados, elas provavelmente não são a melhor solução [...]”. GRUS, J. Data science do zero: primeiras regras com o Python. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016. p. 213. Tomando como base esse texto sobre redes neurais artificiais, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
I. ( ) Uma rede neural artificial, também chamada simplesmente de rede neural, é um modelo preditivo motivado pela forma como o cérebro funciona.
II. ( ) Em uma rede neural artificial, há vários neurônios que se interconectam, e o resultado do cálculo de um alimenta a entrada de outros.
III. ( ) Redes neurais, como são modelos preditivos que tomam como base o funcionamento do cérebro, são de muito fácil interpretação.
IV. ( ) Redes neurais, como são modelos preditivos, podem ser usadas para tarefas tais como reconhecimento de caligrafia e detecção facial.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
Soluções para a tarefa
Resposta:
V, V, F, V.
Explicação:
Notem que, as assertivas I e IV, são verdadeiras, pois são afirmações que se apresentam no texto, a assertiva II, diz respeito a "Cada neurônio olha para a saída dos outros" o que significa que sim as saídas de cálculos alimentam as entradas de outro cálculo. A assertiva quatro não pode ser considerada verdadeira, pois um modelo de predição que toma como base o funcionamento do cérebro não pode ser considerado fácil.
Com base no texto exposto sobre redes neurais artificiais, as afirmações são as seguintes: I (V), II (V), III (F), IV (V).
Rede neural artificial
São compostas por neurónios artificiais, dispositivos que recebem informações de fora ou de outros neurónios, de forma semelhante aos impulsos nervosos que os neurónios do cérebro humano absorvem, processam e geram um valor de saída que mantém outros neurónios da rede ou são a saída para o exterior da rede.
O objetivo da rede neural artificial é resolver problemas da mesma forma que o cérebro humano, embora as redes neurais sejam mais abstratas. As redes neurais atuais normalmente contêm alguns milhares a alguns milhões de unidades neurais.
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