Geral
Aprendizado de Máquina
Semana 3
0
Questão
Uma das aplicações mais conhecidas de algoritmos probabilísticos é o teste de primalidade de números grandes, como o algoritmo Miller-Rabin. Esses métodos baseados em probabilidades tornam verificações rápidas possíveis, mesmo para números com centenas de dígitos. Embora não garantam precisão absoluta, o erro pode ser reduzido ajustando o número de iterações.
Diante do apresentado, sobre os tipos de conhecimento de redes bayesianas, observe as afirmativas a seguir:
I. O conhecimento causal representa como os efeitos dependem de suas causas e é frequentemente usado para prever consequências.
II. O conhecimento diagnóstico se baseia em como as causas explicam os efeitos e é usado para prever causas a partir de evidências observadas.
III. Em uma Rede Bayesiana, os dois tipos de conhecimento (causal e diagnóstico) são mutuamente exclusivos e não podem coexistir no mesmo modelo.
Está correto o que se afirma em:
Diante do apresentado, sobre os tipos de conhecimento de redes bayesianas, observe as afirmativas a seguir:
I. O conhecimento causal representa como os efeitos dependem de suas causas e é frequentemente usado para prever consequências.
II. O conhecimento diagnóstico se baseia em como as causas explicam os efeitos e é usado para prever causas a partir de evidências observadas.
III. Em uma Rede Bayesiana, os dois tipos de conhecimento (causal e diagnóstico) são mutuamente exclusivos e não podem coexistir no mesmo modelo.
Está correto o que se afirma em: