2 simulado estacio Machine Learning

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02/06/2022 16:01 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/ 1/5
 
Simulado AV
Teste seu conhecimento acumulado
 
Disc.: MACHINE LEARNING 
Aluno(a): 
Acertos: 7,0 de 10,0 02/06/2022
 
 
Acerto: 0,0 / 1,0
Correlacione os itens a seguir:
(S) Treinamento supervisionado
(N) Treinamento não supervisionado
com
I - A rede neural artificial aprende a partir de padrões conhecidos.
II - O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída.
III - Os padrões de treinamento possuem apenas entradas.
Assinale a alternativa correta:
I(N), II (N) e III (N)
 I(S), II (S) e III (N)
I(N), II(N) e III (S)
 I(N), II (S) e III (S)
I(S), II (S) e III (S)
Respondido em 02/06/2022 15:51:35
 
 
Explicação:
Resposta correta: I(S), II (S) e III (N)
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
A respeito dos modelos de aprendizado de máquina, assinale a opção 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).
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 classificação realiza o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear os valores
associados aos dados em um ou mais valores reais.
O agrupamento (ou clustering) realiza identificação de grupos de dados que apresentam co-ocorrência.
A regressão ou predição promove o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear
 Questão1
a
 Questão2
a
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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.
Respondido em 02/06/2022 15:52:26
 
 
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).
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Data Mining é parte de um processo maior de conhecimento que consiste, fundamentalmente, na estruturação
do banco de dados; na seleção, preparação e pré- processamento dos dados; na transformação, adequação e
redução da dimensionalidade dos dados; e nas análises, assimilações, interpretações e uso do conhecimento
extraído do banco de dados. O processo maior citado no início do texto é denominado:
Data warehouse.
Segmentação de dados.
 KDD.
Data mart.
Data mining.
Respondido em 02/06/2022 15:54:34
 
 
Explicação:
Resposta correta: KDD.
 
 
Acerto: 0,0 / 1,0
A Mineração de Dados (DM ¿ Data Mining) é uma das etapas da Descoberta do Conhecimento em Base de
Dados (KDD ¿ Knowledge Discovery in Databases), sendo considerada a principal etapa do processo de KDD.
Neste processo, existe um conceito essencial, por dois motivos principais, que tem a seguinte definição:
"podem ser usadas após a etapa de Mineração de Dados, a fim de ordenar ou filtrar os padrões descobertos de
acordo com o grau de interesse associado a estes padrões; podem ser usadas para restringir ou guiar o espaço
de busca de Mineração de Dados, melhorando a eficiência da busca ao eliminar conjuntos de padrões que não
satisfaçam a condições predeterminadas". (GOLDSCHMIDT; PASSOS; BEZERRA, 2015.)
Similaridade e distância.
Aprendizado por reforço.
 Medidas de interesse.
 Representação do conhecimento.
Aprendizado indutivo.
Respondido em 02/06/2022 15:55:50
 
 
Explicação:
Resposta correta: Medidas de interesse.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Uma árvore de decisão pertence a qual grupo de tipo de Aprendizado de Máquina?
 Questão3
a
 Questão4
a
 Questão5
a
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Aleatório.
 Supervisionado.
Por Reforço.
Semisupervisionado.
Não Supervisionado.
Respondido em 02/06/2022 15:56:33
 
 
Explicação:
Resposta correta: Supervisionado.
 
 
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?
Agrupador DBScan.
Classificador de Regressão Linear.
Agrupador KMeans.
 Classificador Naive Bayes.
 Regressor SVM.
Respondido em 02/06/2022 15:57:03
 
 
Explicação:
Resposta correta: Regressor SVM.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
As redes neurais recorrentes são muito importantes para diversas aplicações que envolvem processamento de
dados sequenciais. Em relação às redes neurais recorrentes, selecione a opção correta.
As redes neurais recorrentes com profundidade são muito similares às redes neurais de convolução,
sendo consideradas, muitas vezes, equivalentes.
 As redes neurais recorrentes possuem alguns problemas que são tratados pelas redes neurais
recorrentes com profundidade.
As redes neurais recorrentes com profundidade possuem uma camada com muitos nós, que se
combinam para tratar problemas complexos.
As redes neurais recorrentes com profundidade eliminam problemas relacionados aos cálculos dos
gradientes.
As redes neurais recorrentes com profundidade têm como característica não preservar seu estado
interno de modo a aumentar a possibilidade de o método aprender novas características.
Respondido em 02/06/2022 15:58:37
 
 
Explicação:
Resposta correta: As redes neurais recorrentes possuem alguns problemas que são tratados pelas redes neurais
recorrentes com profundidade.
 
 Questão6
a
 Questão7
a
02/06/2022 16:01 Estácio: Alunos
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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.
O modelo de rede neural de convolução é superior à rede neural recorrente, que, por sua vez, é
superior à rede neural profunda.
 Para que possam obter suas saídas, as redes neurais recorrentes usam as entradas atuais e levam em
consideração aquelas que ocorreram antes delas.
As redes neurais profundas compartilham os seus parâmetros por todas as etapas de processamento
da rede.
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.
Respondido em 02/06/2022 15:59:27
 
 
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.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
O resultado de um questionário rodado por um cientista de dados para conseguir dados para sua pesquisa se
enquadra em que tipo de coleta de dados?
 Coleta oculta.
 Coleta de dados primária.
 Coleta aleatória.
Coleta de dados não estruturada.
 Coleta de dados secundária.
Respondido em 02/06/2022 16:00:16
 
 
Explicação:
A resposta certa é: Coleta de dados primária.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Quem são os atores responsáveis pela validação do entendimento do problema?
 Gerentes.
Administradores de banco de dados.
 Stakeholders.
 Economistas.
 Analista de sistemas.
Respondido em 02/06/2022 16:00:25
 
 
Explicação:
 A resposta certa é:Stakeholders.
 Questão8
a
 Questão9
a
 Questão10
a
02/06/2022 16:01Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/ 5/5
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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