Geral
Redes Neurais
Semana 7
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Questão

Redes neurais recorrentes (RNNs) são projetadas para lidar com dados sequenciais, o que lhes confere uma vantagem significativa em tarefas que envolvem a análise de séries temporais, e outras aplicações onde a ordem dos dados é crucial. No entanto, as RNNs também enfrentam desafios únicos, como o problema do desaparecimento ou explosão de gradientes durante o treinamento, que pode comprometer a eficácia da rede. Esse fenômeno é especialmente crítico em sequências longas, onde a rede precisa manter informações relevantes ao longo de muitos passos temporais.



Considerando as características e os desafios das redes neurais recorrentes, selecione a alternativa que descreve corretamente uma aplicação prática que beneficia-se dessas características.
A) Regressão linear para prever a relação entre duas variáveis em um conjunto de dados fixo.
B) Análise de séries temporais financeiras para prever tendências de mercado, lidando com sequências de dados longas e dinâmicas.
C) Processamento de imagens estáticas para detecção de bordas e reconhecimento de padrões espaciais.
D) Agrupamento de dados não rotulados em clusters homogêneos, baseado em similaridades espaciais.
E) Classificação binária de e-mails em spam ou não-spam, focando em atributos estáticos.
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