ciencia de dados - QUESTIONÁRIO UNIDADE I

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CIÊNCIA DE DADOS D01F_13701_R_20222 CONTEÚDO
Usuário SINOMAR PRADO DE MELO
Curso CIÊNCIA DE DADOS
Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE I
Iniciado 25/09/22 23:31
Enviado 25/09/22 23:41
Status Completada
Resultado da tentativa 5 em 5 pontos  
Tempo decorrido 10 minutos
Resultados exibidos Respostas enviadas, Perguntas respondidas incorretamente
Pergunta 1
Resposta
Selecionada:
e.
Assinale a alternativa incorreta:
Ciência de Dados se refere ao volume de dados tão grande e/ou
complexo para ser efetivo e/ou e�cientemente tratado por teorias
tradicionais sobre os dados relacionados, as tecnologias e as
ferramentas.
Pergunta 2
Resposta Selecionada: d. 
Em Aprendizado de Máquina, os dispositivos computacionais empregam um
princípio de inferência denominado de __________, que permite extrair as conclusões
genéricas a partir de um conjunto particular de exemplos. A palavra que completa o
texto é:
Indução.
Pergunta 3
UNIP BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNOCONTEÚDOS ACADÊMICOS
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
http://company.blackboard.com/
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/execute/courseMain?course_id=_238606_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/content/listContent.jsp?course_id=_238606_1&content_id=_2900816_1&mode=reset
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_49_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_27_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_47_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_25_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/login/?action=logout
Resposta Selecionada: a. 
Quando um modelo apresenta baixa capacidade de generalização, o modelo
memorizou ou se especializou nos dados de treinamento. Diz-se que a regra está:
Superajustada.
Pergunta 4
Resposta Selecionada: b. 
Considere as seguintes a�rmações: 
I - A classi�cação visa identi�car a qual classe determinado registro pertence. Nessa
tarefa, o modelo analisa o conjunto de registros fornecidos, com cada registro já
contendo a indicação à qual classe pertence, a �m de “aprender” como classi�car
um novo registro (aprendizado supervisionado). 
Porque 
II - No aprendizado não supervisionado, apenas as entradas são fornecidas, sendo
que, nesse caso, o padrão de saída deve ser deduzido pelo próprio sistema de
aprendizado. 
  
Pode-se a�rmar que:
I e II são asserções verdadeiras, mas II não justi�ca I.
Pergunta 5
Resposta Selecionada: d. 
Considere as seguintes a�rmações. 
I - O conceito central do algoritmo k-means é o centroide. 
II - No clustering de dados, o centroide de um conjunto de tuplas de dados é a tupla
que mais representa o grupo. 
III - Sejam três tuplas de peso-altura a saber: (McCa�rey) [a] (61.0, 100.0) [b] (64.0,
150.0) [c] (70.0, 140.0). A tupla [c] é o centroide das três tuplas. 
  
Está correta a alternativa:
I, II e III.
Pergunta 6
Durante o processo de aprendizado, um algoritmo de AM procura por um modelo,
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
Resposta Selecionada: e. 
no espaço de possíveis modelos, capaz de modelar a relação entre os atributos
preditivos e o atributo-alvo. Assinale a alternativa que cita um algoritmo não
concernente ao Aprendizado de Máquina.
Smallest Job First.
Pergunta 7
Resposta
Selecionada:
d.
Os termos: classi�cação e agrupamento dizem respeito a:
Aprendizado supervisionado e modelo discriminativo,
respectivamente.
Pergunta 8
Resposta Selecionada: d. 
Considere as seguintes asserções: 
I - O método usado pelo ID3 para determinar quais características usar, a cada
estágio da Árvore de Decisão, é selecionar, em cada estágio, a característica que
oferece o maior ganho de informação. Ganho de informação é de�nido como a
redução em entropia. A entropia de um conjunto de dados de treinamento, S, é
de�nida por: H(S) = –p1 log 2 p1 – p0 log 2 p0, em que: p1 é a proporção dos dados
de treinamento que inclui exemplos positivos; p0 é de�nido como a proporção que
inclui exemplos negativos. 
II - A entropia de S será zero quando todos os exemplos forem positivos ou quando
todos os exemplos forem negativos. 
III - A entropia alcançará o seu valor máximo de 1 quando exatamente a metade dos
exemplos for positiva e a outra metade for negativa. 
  
Está correta a alternativa:
I, II e III.
Pergunta 9
A forma como um algoritmo de Aprendizado de Máquina procura pelo melhor
modelo em um espaço de possíveis modelos de�ne um viés de busca. Considere as
duas asserções: 
I - O viés é necessário para restringir os modelos a serem avaliados no espaço de
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
Domingo, 25 de Setembro de 2022 23h41min41s GMT-03:00
Resposta Selecionada: a. 
busca. 
Porque 
II- Sem viés não haveria aprendizado/generalização. 
  
Pode-se a�rmar que:
As a�rmações I e II são verdadeiras e II justi�ca I.
Pergunta 10
Resposta Selecionada: a. 
Considere as seguintes a�rmações: 
I - O pro�ssional cientista de dados deve apresentar, entre outras características,
sólidos conhecimentos em Estatística. 
PORQUE 
II – Ciência de Dados foca no impacto e na relevância dos dados, e na manipulação
de dados de diferentes tipos. 
  
Pode-se a�rmar que:
As a�rmações I e II são verdadeiras e II justi�ca I.
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