Simulado 2 - Machine Learning

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Disc.: MACHINE LEARNING 
 
Acertos: 8,0 de 10,0 2021 
 
 
 
1a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
A respeito dos modelos de aprendizado de máquina, assinale a opção correta: 
 
 
As regras de associação identificam grupos de dados, em que estes têm características 
semelhantes aos do mesmo grupo, e os grupos têm características diferentes entre si. 
 
A regressão ou predição promove o aprendizado de uma função que pode ser usada para 
mapear dados em uma de várias classes discretas definidas previamente, bem como 
encontrar tendências que possam ser usadas para entender e explorar padrões de 
comportamento dos dados. 
 
O agrupamento (ou clustering) realiza identificação de grupos de dados que apresentam 
co-ocorrência. 
 
A classificação realiza o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear os 
valores associados aos dados em um ou mais valores reais. 
 Os métodos de classificação supervisionada podem ser embasados em separabilidade 
(entropia), utilizando árvores de decisão e variantes, e em particionamento, utilizando 
SVM (support vector machines). 
 
Explicação: 
Resposta correta: Os métodos de classificação supervisionada podem ser embasados em 
separabilidade (entropia), utilizando árvores de decisão e variantes, e em particionamento, utilizando 
SVM (support vector machines). 
 
 
2a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Com o objetivo de obter informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se que o 
processo que estava sendo realizado consistia em usar o valor de densidade para agrupar os 
objetos e identificar vizinhanças densas nas quais a maioria dos objetos está contida; verificou-
se também o uso de algoritmos de aprendizado não supervisionados. Identifique que ação está 
sendo realizada: 
 
 Estimativa de densidade 
 
Classificação 
 
Clustering 
 
Redução dimensional 
 
Regressão 
 
Explicação: 
Resposta correta: Estimativa de densidade 
 
 
3a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
A etapa de Mineração de Dados compreende a busca efetiva por conhecimentos úteis no 
contexto da aplicação de KDD (Knowledge Discovery in Database), ou Descoberta do 
Conhecimento em Bases de Dados. É a principal etapa do processo de KDD. Acerca de algumas 
das tarefas do KDD, analise a assertiva a seguir: compreende a busca por uma função que 
mapeie os registros de um banco de dados em um intervalo de valores reais. Assinale a 
alternativa que apresenta esta tarefa: 
 
 
Agrupamento. 
 Regressão. 
 
Sumarização. 
 
Classificação. 
 
Clusterização. 
 
Explicação: 
Resposta correta: Regressão. 
 
 
4a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Qual é o tipo de descoberta de conhecimento por meio de mineração de dados (Data Mining) em 
que se relaciona a presença de conjuntos de itens diversos, como por exemplo: "Quando uma 
mulher compra uma bolsa em uma loja, ela está propensa a comprar sapatos"? 
 
 
A Hierarquias de classificação. 
 
Agrupamentos por similaridade. 
 
Séries temporais. 
 Regras de associação. 
 
Padrões sequenciais. 
 
Explicação: 
Resposta correta: Regras de associação. 
 
 
5a 
 Questão 
Acerto: 0,0 / 1,0 
 
Eduardo é contratado como cientista de dados por uma empresa fintech. No primeiro dia de 
trabalho, seu supervisor, um economista com experiência na área, apresentou o conjunto de 
dados com o qual Eduardo trabalharia. Eduardo perguntou qual era o objetivo da empresa com 
aqueles dados, ao que seu supervisor respondeu: "Queremos ser capazes de prever qual o valor 
de venda do pacote de investimentos deles daqui a três meses, que é quando vigora uma nova 
lei de incentivos fiscais sancionada pelo governo". Tendo em conta o objetivo da empresa, qual o 
modelo que Eduardo deve escolher para predizer esse valor? 
 
 Classificador de Regressão Linear. 
 Regressor SVM. 
 
Classificador Naive Bayes. 
 
Agrupador KMeans. 
 
Agrupador DBScan. 
 
Explicação: 
Resposta correta: Regressor SVM. 
 
 
6a 
 Questão 
Acerto: 0,0 / 1,0 
 
Qual hiperparâmetro da floresta aleatória garante capacidade de maior generalização e 
capacidade de lidar com alta variabilidade dos dados? 
 
 Desvio Padrão. 
 
Criterion. 
 
Média de Poisson. 
 Número de Estimadores. 
 
Variância. 
 
Explicação: 
Resposta correta: Número de Estimadores. 
 
 
7a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Uma das etapas mais importantes do ciclo de vida de uma rede neural é a de treinamento. Em 
relação ao treinamento dos modelos de aprendizado profundo, selecione a opção correta. 
 
 
Os processos de treinamento de cada modelo de rede são individuais, não contendo 
nenhum tipo de semelhança entre si. 
 
As redes neurais recorrentes utilizam o algoritmo de alimentação direta para realizar o 
seu treinamento. 
 
O modelo de rede neural de convolução é superior à rede neural recorrente, que, por sua 
vez, é superior à rede neural profunda. 
 
As redes neurais profundas compartilham os seus parâmetros por todas as etapas de 
processamento da rede. 
 Para que possam obter suas saídas, as redes neurais recorrentes usam as entradas 
atuais e levam em consideração aquelas que ocorreram antes delas. 
 
Explicação: 
Resposta correta: Para que possam obter suas saídas, as redes neurais recorrentes usam as entradas 
atuais e levam em consideração aquelas que ocorreram antes delas. 
 
 
8a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Os métodos fora da política (off-policy) são utilizados em modelos de aprendizado por reforço. 
Eles podem aprender diferentes políticas de comportamento e estimativa. Em relação aos 
métodos fora da política, selecione a opção correta. 
 
 
O algoritmo aprende táticas baseadas na fase de aprendizado. 
 São caraterizados por atualizar as funções de valor estimado usando ações hipotéticas, 
ou seja, aquelas que não foram realmente tentadas. 
 
Não funcionam bem com o método dos gradientes, pois ocasionam problemas 
conhecidos, como o desaparecimento e a explosão dos gradientes. 
 
Algoritmos fora da política fazem a atualização da função de valor com base nas ações 
que foram realmente tentadas. 
 
Fazem atualização das funções de valor com base estritamente na experiência. 
 
Explicação: 
Resposta correta: São caraterizados por atualizar as funções de valor estimado usando ações 
hipotéticas, ou seja, aquelas que não foram realmente tentadas. 
 
 
9a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Luiz é questionado sobre a capacidade de generalização de seu modelo por um colega de 
laboratório. Visto que o modelo de Luiz já está em vias de ser implantado e que até então 
obteve resultados bons, como ele pode provar ao seu colega a capacidade de generalização do 
modelo sem implantá-lo em produção ainda? 
 
 Com a validação cruzada. 
 
Divisão tradicional dos dados. 
 
 Com ajuda de seu orientador. 
 
 Através de análise exploratória. 
 
 Com sua análise do estado da arte. 
 
Explicação: 
A resposta certa é: Com a validação cruzada. 
 
 
10a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Qual é a medida que indica a performance geral do modelo de aprendizado de máquina? 
 
 
Risco 
 
Eficiência 
 Acurácia 
 
Precisão 
 
Eficácia 
 
Explicação: 
A resposta certa é:Acurácia