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bingo tables,Aproveite Transmissões ao Vivo em Tempo Real e Mergulhe em Jogos Online Populares, Onde Cada Segundo Conta e Cada Movimento Pode Levar à Vitória..Na segunda prova, os concorrentes tinham que responder a perguntas de cultura geral com três hipóteses de resposta. Para serem os primeiros a responder, as equipas tinham que carregar num botão que simulava um manípulo detonador de bombas. Cada resposta certa valia 20 pontos.,Os algoritmos usados em IA podem ser separados entre algoritmos de aprendizado de máquina (ML) de caixa branca e caixa preta. Os modelos de caixa branca são modelos de ML que fornecem resultados compreensíveis por especialistas no domínio. Os modelos de caixa preta, por outro lado, são extremamente difíceis de explicar e dificilmente podem ser entendidos mesmo por especialistas no domínio. Considera-se que os algoritmos de IAE seguem três princípios: transparência, interpretabilidade e explicabilidade. A transparência está presente “se os processos que extraem parâmetros de modelo de dados de treinamento e geram rótulos de dados de teste podem ser descritos e motivados pelo designer de abordagem”. A interpretabilidade descreve a possibilidade de compreender o modelo de ML e de apresentar a base subjacente para a tomada de decisão de uma forma que seja compreensível por humanos. A explicabilidade é um conceito reconhecido como importante, mas uma definição conjunta ainda não está disponível. Sugere-se que a explicabilidade em ML pode ser considerada como “a coleção de características do domínio interpretável, que contribuíram para que um dado exemplo produzisse uma decisão (por exemplo, classificação ou regressão)”. Se os algoritmos atendem a esses requisitos, eles fornecem uma base para justificar decisões, rastreá-las e, portanto, verificá-las, melhorar os algoritmos e explorar novos fatos..
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