Verificação de conhecimentos

Concluído

Verificar seus conhecimentos

1.

Qual é a diferença entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado?

O aprendizado supervisionado requer supervisão humana, enquanto o aprendizado não supervisionado não requer.

O aprendizado supervisionado sempre usa um otimizador, mas o aprendizado não supervisionado nunca usa.

O aprendizado supervisionado treina um modelo comparando estimativas com as respostas corretas. A função de custo do aprendizado não supervisionado não precisa de respostas corretas.

2.

Qual é o papel da função de custo no aprendizado supervisionado?

Maximizar o custo para que o objetivo seja atingido.

Calcular o custo comparando estimativas com respostas corretas.

Atualizar parâmetros do modelo.

3.

Como o descendente de gradiente sabe a maneira de atualizar parâmetros?

Ele compara os custos de várias combinações de parâmetros e seleciona a melhor opção.

Ele usa uma compreensão interna da relação entre recursos e rótulos para fazer escolhas inteligentes.

Ele usa o cálculo para estimar a inclinação da função de custo.

4.

Por que há várias funções de custo disponíveis?

Uma função de custo exclusiva é necessária para cada moeda ou sistema bancário processado.

As funções de custo ajudam os modelos a processar dados e há vários tipos de modelo disponíveis.

Diferentes funções de custo podem chegar a respostas diferentes e a melhor opção depende da meta.

5.

Por que a taxa de aprendizagem é importante?

Ela acelera ou reduz a velocidade do treinamento.

Se a taxa de aprendizado for muito alta ou muito pequena, isso poderá impedir que o modelo seja treinado de maneira ideal.

As duas opções estão corretas.

É necessário responder a todas as perguntas antes de verificar o trabalho.