Redes neurais artificiais

Com relação às redes neurais artificiais, avalie as afirmações abaixo: I – A camada de entrada realiza o primeiro processamento das informações. II – Os pesos servem para fazer uma média aritmética dos valores das entradas. III – A função de ativação é a função que determina o valor que o neurônio artificial envia em sua saída. IV – Uma rede Perceptron pode representar seus valores somente no formato binário. Agora, assinale a alternativa que somente possui afirmações CORRETAS:

No aprendizado supervisionado, deve haver a intromissão de um ser humano, que fornece um conjunto de entradas e suas saídas respectivas, esperando que a máquina “aprenda” com base nestes padrões. No aprendizado não supervisionado, o próprio algoritmo deve avaliar os dados e identificar padrões desconhecidos, agrupando os dados de acordo com estes padrões.

O volume de dados com os quais as empresas devem lidar crescem rapidamente, e uma análise ágil e correta deles pode representar um diferencial competitivo. A clusterização é uma das técnicas utilizadas pelo aprendizado de máquina não supervisionado para identificar informações que estejam disseminadas nestes dados e que não são fáceis de encontrar por humanos. O Data mining pode ser citado como exemplo.

O volume de dados com os quais as empresas devem lidar crescem rapidamente, e uma análise ágil e correta deles pode representar um diferencial competitivo. A Fuzzificação é uma das técnicas utilizadas pelo aprendizado de máquina não supervisionado para identificar informações que estejam disseminadas nestes dados e que não são fáceis de encontrar por humanos. O Data Mart pode ser citado como exemplo.

Com relação às RNA, avalie as afirmações abaixo: I - As redes Artificiais de Neurônios são modeladas de forma análoga ao cérebro humano, sendo compostas por vários neurônios artificiais. II – Uma RNA deve ser treinada com 100% de precisão para cada fato de entrada, garantindo desta forma um desempenho ótimo. III –O cérebro humano é mais eficiente do que o computador no que se refere ao reconhecimento de padrões. IV – O número de camadas de uma RNA deve ser definido antes de se saber quais são os dados de entrada para o treinamento. Agora, assinale a alternativa que somente contém afirmações CORRETAS:

Com relação às RNA do tipo Perceptron, assinale a alternativa CORRETA:

Cada neurônio isoladamente é muito simples, mas a enorme e complexa rede de neurônios que temos em nosso cérebro é capaz de processar informações de estrema complexidade a uma velocidade impressionante.

O cérebro humano tem uma propriedade chamada plasticidade, o que significa que um determinado número de neurônios pode se organizar em resposta a eventos que ocorram, o que ocasiona o aprendizado.

As redes artificiais de neurônios são modeladas de forma análogo ao cérebro humano, sendo compostas por vários neurônios artificiais.

As redes artificiais de neurônios são modeladas de forma análoga ao Algoritmo genético, sendo compostas por vários neurônios artificiais.

As redes neurais artificiais ,RNA, podem ser classificadas de acordo com diferentes critérios como, ex: Número de camadas de neurônios; Fluxo de informação entre camadas Conecções entre esses neurônios

As redes neurais artificiais ,RNA, podem ser classificadas de acordo com diferentes critérios como, ex: Número de camadas de neurônios; Fluxo de informação entre camadas Tipo de Algorítmo de neurônios

O processo de treinamento de rede é bastante delicado, pois a mesma não deve ser treinada 100% para cada fato a ser conhecido, mas trinada com o conjunto inteiro, sendo apresentadas as entradas várias vezes interativamente.

O processo de treinamento de rede é bastante delicado, pois a mesma deve ser treinada 100% para cada fato a ser conhecido, sendo apresentadas as entradas várias vezes interativamente.

Caso uma rede seja treinada 100% para um fato de cada vez isso afetará negativamente o conhecimento de todos os fatos previamente apreendidos.

Caso uma rede seja treinada 100% para um fato de cada vez isso afetará positivamente o conhecimento de todos os fatos previamente apreendidos.

Entre as principais aplicações de redes neurais artificiais podemos citar: -Reconhecimento de vós -Reconhecimento de face -Previsão de cotação na bolsa -Diagnóstico de doenças

Entre as principais aplicações de redes neurais artificiais podemos citar: -Reconhecimento de som -Reconhecimento de face -Previsão meteorológica -Diagnóstico de doenças

Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento através da experiência. Uma grande rede neural artificial pode ter centenas ou milhares de unidades de processamento; já o cérebro de um mamífero pode ter muitos bilhões de neurônios.

Os neurônios são formados pelos dendritos, que são um conjunto de terminais de entrada, pelo corpo central, e pelos axônios que são longos terminais de saída.

Um histórico resumido sobre Redes Neurais Artificiais deve começar por três das mais importantes publicações iniciais, o primeiro modelo de redes neurais simulando “máquinas”, o modelo básico de rede de auto-organização, e o modelo Perceptron de aprendizado supervisionado.

Aponte Características Gerais das Redes Neurais.

Arquiteturas neurais são tipicamente organizadas em camadas, com unidades que podem estar conectadas às unidades da camada posterior. Marque essas camadas.

A propriedade mais importante das redes neurais é a habilidade de aprender de seu ambiente e com isso melhorar seu desempenho. Isso é feito através de um processo iterativo de ajustes aplicado a seus pesos, o treinamento. O aprendizado ocorre quando a rede neural atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas.

fator importante é a maneira pela qual uma rede neural se relaciona com o ambiente. Nesse contexto existem os seguintes paradigmas de aprendizado:

Denomina-se ciclo uma apresentação de todos os N pares (entrada e saída) do conjunto de treinamento no processo de aprendizado. A correção dos pesos num ciclo pode ser executado de dois modos: