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Introdução ao Aprendizado de Máquina

Total questions: 15

Worksheet time: 8mins

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1.

O que significa "ML" em ciência da computação?

a)

Machine Learning

b)

Manual Learning

c)

Machine Language

d)

Manual Language

2.

Qual é o principal objetivo do aprendizado de máquina?

a)

Ensinar máquinas a cozinhar

b)

Permitir que máquinas aprendam com dados

c)

Fazer máquinas falarem

d)

Criar jogos de computador

3.

Qual dos seguintes é um tipo de aprendizado de máquina?

a)

Aprendizado supervisionado

b)

Aprendizado de leitura

c)

Aprendizado de escrita

d)

Aprendizado de desenho

4.

Qual é um exemplo de algoritmo de aprendizado de máquina?

a)

Algoritmo de cozimento

b)

Algoritmo de regressão linear

c)

Algoritmo de pintura

d)

Algoritmo de música

5.

O que é pré-processamento de dados?

a)

Cozinhar dados antes de usá-los

b)

Preparar dados para análise

c)

Desenhar dados em um papel

d)

Cantar dados em uma música

6.

Qual é uma técnica comum de pré-processamento de dados?

a)

Normalização

b)

Pintura

c)

Culinária

d)

Dança

7.

Qual é o propósito da avaliação de modelos em ML?

a)

Avaliar a beleza do modelo

b)

Medir a precisão do modelo

c)

Avaliar o sabor do modelo

d)

Medir o tamanho do modelo

8.

Qual das seguintes é uma métrica de avaliação de modelos?

a)

Precisão

b)

Altura

c)

Peso

d)

Cor

9.

Qual é uma aplicação comum de aprendizado de máquina?

a)

Previsão do tempo

b)

Pintura de quadros

c)

Culinária de bolos

d)

Dança de salão

10.

Qual é um exemplo de aprendizado não supervisionado?

a)

Agrupamento

b)

Leitura

c)

Escrita

d)

Cantar

11.

O que é aprendizado por reforço?

a)

Aprender com recompensas e punições

b)

Aprender a cozinhar

c)

Aprender a desenhar

d)

Aprender a cantar

12.

Qual é o papel dos dados de treinamento em ML?

a)

Ensinar o modelo a cozinhar

b)

Ensinar o modelo a aprender padrões

c)

Ensinar o modelo a dançar

d)

Ensinar o modelo a cantar

13.

Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?

a)

Supervisionado usa dados rotulados, não supervisionado não

b)

Supervisionado é mais divertido

c)

Não supervisionado é mais fácil

d)

Supervisionado é mais rápido

14.

Qual é um exemplo de dado que pode ser usado em ML?

a)

Imagens

b)

Música

c)

Livros

d)

Filmes

15.

Qual é o primeiro passo no processo de aprendizado de máquina?

a)

Coletar dados

b)

Pintar um quadro

c)

Cozinhar um bolo

d)

Dançar uma música