Questionário Como a IA aprende

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

1. Na aprendizagem supervisionada, o que incluem os dados de treinamento?
   • Apenas exemplos brutos sem respostas anexadas
   • Regras escritas por programadores para todas as situações possíveis
   • Inputs paired with target outputs, called labels
   • Recompensas e penalidades de um ambiente de jogo
2. Agrupar clientes por hábitos de compra semelhantes, sem categorias predefinidas, é um exemplo de que tipo de aprendizagem?
   • Aprendizagem não supervisionada
   • Programação baseada em regras
   • Aprendizagem supervisionada
   • Aprendizagem por reforço
3. Como um agente de aprendizagem por reforço, como aquele que está aprendendo a jogar videogame, melhora?
   • Tentando ações e aprendendo com recompensas ou penalidades
   • Memorizando o código fonte do jogo
   • Copiando exemplos rotulados mostrando o movimento correto em cada turno
   • Classificando os jogos anteriores em grupos sem feedback
4. A model performs well on its training examples but poorly on comparable held-out examples. Which pattern does this show?
   • Subajuste
   • Sobreajuste
   • Data leakage
   • Good generalization
5. Why keep a test set separate from fitting the model and choosing its settings?
   • To estimate performance on examples not used for those development choices
   • To tune hyperparameters by repeatedly checking the final evaluation set
   • To add held-out examples to training after the choices are final
   • To check whether training predictions match their training labels
6. In the guide’s supervised training loop, what does the loss measure?
   • Quanta eletricidade a corrida de treinamento usa
   • Quanto tempo o modelo leva para dar uma resposta
   • Quantos exemplos foram excluídos do conjunto de dados de treinamento
   • The numerical difference between predictions and target values
7. A text model learns to predict the next token from the preceding context. Which learning setup does the guide describe?
   • Supervised learning with separately supplied labels
   • Unsupervised clustering of the text
   • Self-supervised training that creates a prediction task from the text
   • Reinforcement learning from rewards for each token
8. A model changes its answer after seeing an example in a prompt. What can be concluded about its learned weights?
   • They must have permanently changed
   • The prompt became part of every user’s training data
   • The model cannot use examples without retraining
   • A changed response does not by itself show a weight update