A1P - TÓPICOS ESPECIAIS EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO II - Universo

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Painel Meus cursos 7149E1 AVALIAÇÃO A DISTÂNCIA A1P
Iniciado em segunda, 25 out 2021, 18:32
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 25 out 2021, 19:22
Tempo
empregado
49 minutos 50 segundos
Avaliar Ainda não avaliado
Questão 1
Correto
Atingiu 0,50 de 0,50
Em relação ao Aprendizado Supervisionado e não Supervisionado:
I. No aprendizado supervisionado, a máquina aprende a partir de dados rotulados, enquanto no
aprendizado não supervisionado, a maquina é treinada com dados sem orientação e são não rotulados.
II. No aprendizado supervisionado a máquina tenta adivinhar uma variável dependente a partir de uma
lista de variáveis independentes, enquanto no aprendizado não supervisionado não requer de exemplos
para a construção de um modelo de aprendizado.
III. O processo do aprendizado supervisionado não precisa de treinamento inicial para executar a ação
desejada. Enquanto o aprendizado não supervisionado requer de uma auto-organização para descobrir
atividades uteis e desejadas através de tentativa e erro.
É correto afirmar:
Escolha uma opção:
a. Somente I e II
b. Somente II e III
c. Somente II
 
d. Somente III
e. Somente I
 

Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Somente I.
https://moodle.universo.edu.br/my/
https://moodle.universo.edu.br/course/view.php?id=552
https://moodle.universo.edu.br/course/view.php?id=552#section-3
https://moodle.universo.edu.br/mod/quiz/view.php?id=19918
Questão 2
Completo
Vale 1,50 ponto(s).
Questão 3
Correto
Atingiu 0,50 de 0,50
Fale sobre o algoritmos hierárquicos de clusterização.
O clustering hierárquico, como o nome sugere, é um algoritmo que constrói a hierarquia de clusters. Esse
algoritmo começa com todos os pontos de dados atribuídos a um cluster próprio. Em seguida, dois clusters
mais próximos são mesclados no mesmo cluster. No final, esse algoritmo termina quando há apenas um único
cluster. Os resultados do agrupamento hierárquico podem ser mostrados usando o dendrograma. 
É uma característica dos Classificadores:
Escolha uma opção:
a. Redundância mínima na seleção de atributos
b. Regras de classificação extensas
c. Pouca escalabilidade em banco de dados residentes em disco
d. Capacidade de lidar com ruídos e valores faltantes 
e. O modelo apresentado pelo classificador não mostra clareza
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Capacidade de lidar com ruídos e valores faltantes.
Questão 4
Completo
Vale 1,50 ponto(s).
Questão 5
Correto
Atingiu 0,50 de 0,50
Descreva pelo menos dois programas, bibliotecas ou ferramentas para trabalhar com aprendizado máquina. 
TensorFlow
O TensorFlow é uma plataforma completa de código aberto para machine learning. Ele tem um ecossistema
abrangente e flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade que permite aos pesquisadores levar
adiante ML de última geração e aos desenvolvedores criar e implantar aplicativos com tecnologia de ML.
Pytorch
Pytorch é uma biblioteca Python para computação científica. Inclusive é uma das mais utilizadas para pesquisa
científica quando se trata de deep learning. O slogan deles é “Da pesquisa para produção”.
Preencha cada campo com o conceito correspondente: 
I. (_________) é o número de acertos ou classificações corretas sobre a base de teste. 
II. (_________) define-se como a taxa com que os elementos classificados como positivos são realmente
positivos e nenhum elemento negativo é incluído. 
III. (_________) dispõe de forma visual informações relacionadas à acurácia do modelo, ou seja, mostra nas
células informações dos acertos e erros do classificador.
Escolha uma opção:
a. Acurácia, Precisão, Matriz de confusão 
b. Acurácia, Matriz de confusão, Hold out
c. Acurácia, Especificidade, Entropia
d. Precisão, Revocação, Especificidade
e. Especificidade, Precisão, Matriz de confusão
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Acurácia, Precisão, Matriz de confusão.
Questão 6
Incorreto
Atingiu 0,00 de 0,50
Questão 7
Incorreto
Atingiu 0,00 de 0,50
A medida de avaliação ________ é definida como sendo uma combinação de duas medidas. Uma que mede a
quantidade de acertos sobre os elementos classificados como pertinentes à categoria e a outra que mede a
quantidade de acertos sobre os elementos pertencentes à categoria. 
Escolha a alternativa que completa o espaço em branco.
Escolha uma opção:
a. Revocação
b. Medida-F
c. Acuracia 
d. Especificidade
e. Precisão
Sua resposta está incorreta.
A resposta correta é: Medida-F.
Com relação aos classificadores, podemos afirmar que: 
I. Antes de utilizar um algoritmo de classificação o conjunto de dados ou base de dados deve ser particionada em
dois subconjuntos que são denominados base de treinamento e outro de teste. 
II. Usa algoritmos para categorizar objetos previamente rotulados em uma base de dados. 
III. Um exemplo de classificação pode ser: Em uma empresa se categorizarmos cada registro de um conjunto de
dados contendo as informações sobre os colaboradores: Perfil Técnico, Perfil Negocial e Perfil Gerencial. O
classificador analisa os registros e então é capaz de dizer em qual categoria um novo colaborador se encaixa? 
É correto afirmar:
Escolha uma opção:
a. Somente II e III 
b. Todas são corretas
c. Somente I e II
d. Somente III
e. Somente II
Sua resposta está incorreta.
A resposta correta é: Todas são corretas.
Questão 8
Correto
Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 9
Correto
Atingiu 0,50 de 0,50
No aprendizado supervisionado, o objetivo dos algoritmos é construir um modelo ou hipótese que possa
determinar corretamente a classe de novos exemplos que não estejam rotulados. Nesse sentido, assinale a
alternativa que não corresponde a um algoritmo de classificação:
Escolha uma opção:
a. Algoritmo DBScan 
b. Algoritmo ID3
c. Algoritmo SVM
d. Árvores de decisão
e. Naive Bayes
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Algoritmo DBScan.
No aprendizado supervisionado, a ________ permite visualizar o desempenho de um algoritmo de
classificação. 
Assinale a alternativa que completa o espaço em branco:
Escolha uma opção:
a. k-Fold Cross Validation
b. Conjunto de instâncias
c. Leave-one-out
d. Base de teste
e. Matriz de confusão 
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Matriz de confusão.
Questão 10
Correto
Atingiu 0,50 de 0,50
Na seguinte afirmação “O algoritmo _____________ permite classificar as tuplas geralmente em duas
categorias usando um hiperplano para separá-los”. 
Escolha a alternativa que completa o espaço em branco.
Escolha uma opção:
a. GPR (Support Vector Machine)
b. Redes neurais
c. SVM (Support Vector Machine) 
d. Ensemble methods
e. Análises discriminante
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: SVM (Support Vector Machine).
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