Um analista decidiu aplicar um modelo Naive Bayes a um problema cujo conjunto de dados disponível possui apenas atributos categóricos codificados em one-hot.
O modelo de eventos mais apropriado nesse caso é o:
Considerando a seguinte matriz de confusão obtida de um experimento de classificação:
Os valores corretos das métricas de precisão e recall (revocação/sensibilidade), para a classe rato, são, respectivamente:
Durante o processo de treinamento e validação de uma rede neural, foi observado o fenômeno de underfitting do modelo, necessitando de ajustes ao procedimento. A arquitetura utilizada foi a Multilayer Perceptron (MLP) e o conjunto de dados foi separado em regime de holdout (50%, 30% e 20% para treinamento, validação e teste, respectivamente).
Dois fatores que podem ter condicionado o fenômeno observado são:
A tradução automática de texto, embora possua raízes na metade do século passado, vem recebendo melhorias substanciais na última década, alimentadas pelo crescimento do poder computacional, disponibilidade de dados linguísticos e inovações técnicas.
Com relação às inovações, e levando em consideração os recursos mencionados, a alternativa que apresenta apenas vantagens da Tradução Automática Neural (NMT) sobre técnicas de Tradução Automática Estatística (SMT) é:
Após alguns resultados insatisfatórios usando funções de ativação linear em um projeto de rede neural artificial, um cientista de dados resolve tentar outras funções e recebe algumas sugestões de um colega.
Dadas as alternativas abaixo, cada uma representando uma sugestão de função recebida, aquela que apresenta uma função apropriada ao uso como ativação em uma rede neural é:
