Questão 1781336

Tecnologia da Informação · 2025

Questão

ID 1781336

Disciplina: Tecnologia da Informação

Assunto: Regressão (ML)

Ano: 2025 Banca: FUVEST - Fundação Universitária para o Vestibular da USP Órgão: Universidade de São Paulo

Um cientista de dados deseja analisar um conjunto de dados tabular, pré processá-lo e treinar um modelo de rede neural para prever valores contínuos. Ele utiliza Pandas para manipulação dos dados, Scikit-learn para normalização e TensorFlow/Keras para construir o modelo.

Considere o seguinte código em Python:

Com base no código apresentado, assinale a alternativa correta sobre a execução e o comportamento desse modelo.

Alternativa A:
O código implementa um modelo de classificação, pois a ativação linear na última camada indica que a saída será categórica.
Alternativa B:
A normalização dos dados de entrada não é necessária para redes neurais, pois o algoritmo Adam, já ajusta os pesos automaticamente.
Alternativa C:
A arquitetura do modelo está incorreta, pois redes neurais para regressão devem sempre conter uma camada de ativação softmax na saída.
Alternativa D:
O código cria um modelo de aprendizado profundo para regressão, onde os valores de entrada são normalizados e a saída é uma variável contínua, tornando adequada a ativação linear na última camada.
Alternativa E:
O código não funcionará corretamente, porque a normalização MinMaxScaler não é compatível com redes neurais em TensorFlow/Keras.

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