Machine Learning I - Classificação e Regressão (19367) Avaliação I - Individual

Prévia do material em texto

04/10/22, 21:16 Avaliação I - Individual
about:blank 1/5
Prova Impressa
GABARITO | Avaliação I - Individual (Cod.:770125)
Peso da Avaliação 1,50
Prova 54009162
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 10/0
Nota 10,00
A arquitetura é organizada em cinco camadas: Fontes de dados, ETL +, Corpus, OLAP e 
Consumidor / Solicitante. Podemos perceber que o framework suporta interações e iterações porque 
os aplicativos (na camada Consumidor / Solicitante) não apenas consomem cubos de dados, mas 
podem solicitar dados que se adaptem melhor às suas necessidades. As fontes de dados são 
dinâmicas, pois são notícias coletadas de sites. Inicialmente, fornecemos um corpus de textos em 
inglês. Como parte do ETL +, o rastreador extrai dados de jornais digitais para obter o corpus on-line. 
Com base na imagem e associando com as etapas de aprendizado de um algoritmo de Machine 
Learning, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) O Crawler faz a etapa de coleta de dados. 
( ) O Crawler faz a etapa de preparação dos dados. 
( ) A etapa de Limpeza e integração de dados coleta de dados. 
( ) A etapa de Limpeza e integração de dados é a preparação dos dados. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - V - V.
B V - F - V - V.
C V - F - V - F.
D V - F - F - V.
Machine Learning, compreendido como o aprendizado de máquina a partir dos dados 
previamente conhecidos, é definido como um campo preocupado com a questão de como construir 
programas de computador que melhorem automaticamente a experiência do usuário. Também pode 
ser dividido em: Tarefa (T), Medida de Desempenho (P) e Experiência de Treinamento (E). Com base 
no diagnóstico de gravidez de risco, associe os itens, utilizando o código a seguir: 
I- Tarefa T. 
II- Medida de Desempenho P. 
III- Experiência de Treinamento E. 
( ) Classificar novas gestantes com potenciais riscos na gravidez. 
( ) Porcentagem de pacientes classificadas corretamente. 
 VOLTAR
A+ Alterar modo de visualização
1
2
04/10/22, 21:16 Avaliação I - Individual
about:blank 2/5
( ) Base de dados histórica contendo exemplos de gestantes com ou sem gravidez de risco. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
Sobre a associação dos itens acima, selecione a alternativa CORRETA com a associação entre os 
itens.
A I - II - III.
B III - I - II.
C II - I - III.
D III - II - I.
Machine Learning, compreendido como o aprendizado de máquina a partir dos dados 
previamente conhecidos, é definido como um campo preocupado com a questão de como construir 
programas de computador que melhorem automaticamente a experiência do usuário. Também pode 
ser dividido em: Tarefa (T), Medida de Desempenho (P) e Experiência de Treinamento (E). 
Considerando o problema de Detectar um perfil de clientes para fornecer cartão de crédito, associe os 
itens, utilizando o código a seguir: 
I- Tarefa T. 
II- Medida de Desempenho P. 
III- Experiência de Treinamento E. 
( ) Uma base de dados histórica em que os clientes já conhecidos são previamente classificados 
como bons ou maus pagadores. 
( ) Porcentagem de clientes classificados corretamente. 
( ) Classificar potenciais novos clientes como bons ou maus pagadores. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - II - III.
B III - II - I.
C III - I - II.
D II - I - III.
Importante para a formulação do conceito de Machine Learning, o exemplo do jogo 
denominado "game of checkers", proposto no experimento de Arthur Samuel (1959), tratava de um 
programa de aprendizado de máquina para jogar damas. Com base na definição do Machine 
Learning, assinale a alternativa CORRETA:
A Um programa que aprende a partir da experiência E, em relação a uma classe de tarefas T, com
medida de desempenho P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
B Um programa que aprende a partir da execução E, em relação ao tempo T, com medida de
desempenho P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
3
4
04/10/22, 21:16 Avaliação I - Individual
about:blank 3/5
C Um programa que aprende a partir da experiência E, em relação ao tempo T, com medida de
desempenho P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
D Um programa que aprende a partir da experiência E, em relação a uma classe de tarefas T, com
medida de problemas P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
Leia o texto a seguir: a base de dados utilizada foi retirada da plataforma Kaggle e os dados 
foram processados pelo software Orange com quatro algoritmos: Random Forest (RF), K-Nearest 
Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM) e Naive Bayes (NB). A divisão dos dados em 
treino e teste considerou 80% dos dados para treinamento e 20% para test. Com base no fluxo de 
implementação de um algoritmo de Machine Learning, classifique V para as sentenças verdadeiras e 
F para as falsas: 
( ) A etapa de Tuning tem como objetivo obter os melhores parâmetros, para que os algoritmos 
obtenham o melhor desempenho possível. 
( ) Na divisão de treino/teste, os dados de treino são utilizados para ensinar o algoritmo. 
( ) Na divisão de treino/teste, os dados de teste são utilizados para ensinar o algoritmo. 
( ) Na divisão de treino/teste, os dados de treino são utilizados para avaliar se o algoritmo aprendeu. 
( ) Na divisão de treino/teste, os dados de teste são utilizados para avaliar se o algoritmo aprendeu. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F - F - V.
B F - V - F - V - F.
C V - V - F - F - V.
D V - F - V - F - F.
A aplicação de algoritmos de Machine Learning tem como objetivo principal a extração de 
conhecimentos a partir dos dados, na qual, entre suas técnicas, destaca-se a classificação. Sobre a 
classificação de spams, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) O campo message é a entrada (input). 
( ) O campo message é a saída (output). 
( ) O campo Prediction é a entrada (input). 
( ) O campo Prediction é a saída (input). 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - V.
B V - F - F - V.
C V - V - V - V.
D F - F - F - F.
5
6
04/10/22, 21:16 Avaliação I - Individual
about:blank 4/5
Os sistemas de aprendizado de máquina apresentam características peculiares que possibilitam 
uma classificação não exclusiva desses sistemas em função da linguagem de descrição, do modo de 
aprendizado, do paradigma de aprendizado, das formas e da tarefa de aprendizado. Com base nas 
formas de aprendizado, assinale a alternativa CORRETA:
A Supervisionado e não supervisionado.
B Classificação e regressão.
C Incremental e não incremental.
D Simbólico e estatístico.
Dentre os conceitos que envolvem as características de Machine Learning, os paradigmas de 
aprendizado de máquina podem ser simbólicos, estatísticos, conexionistas, baseado em exemplos ou 
genético. Com base no exposto, associe os itens, utilizando o código a seguir: 
I- Simbólico. 
II- Estatístico. 
III- Baseado em exemplos. 
IV- Conexionista. 
V- Genético. 
( ) Baseado em exemplos: uma forma de classificar um exemplo é lembrar de outro similar, cuja 
classe é conhecida, e assumir que o novo exemplo tem a mesma classe. Essa filosofia demonstra os 
sistemas baseados em exemplos, que os classificam como nunca vistos por meio de exemplos 
similares conhecidos. Esse tipo de sistema de aprendizado é denominado lazy (preguiçoso) e 
necessita manter os exemplos na memória para classificar novos exemplos, em oposição aos sistemas 
eager (gulosos), que utilizam os exemplos para induzir o modelo, descartando-os logo após. 
( ) Conexionista: de modo geral, essa abordagem trata das redes neurais, que são construções 
matemáticas simplificadas, inspiradas no modelo biológico do sistema nervoso. A representação de 
uma rede neural envolve unidades altamente interconectadas e, por isso, o nome conexionismo é 
utilizado para descrever a área de estudo. 
( ) Genético: paradigmade aprendizado derivado do modelo evolucionário proposto por David 
Goldberg, em 1989, no livro "Algoritmos genéticos em pesquisa, otimização e Machine learning". 
Um classificador genético consiste de uma população de elementos de classificação que competem 
para fazer a predição 
( ) Buscam aprender construindo representações simbólicas de um conceito, por meio da análise de 
exemplos e contraexemplos dele. As representações simbólicas estão tipicamente na forma de alguma 
expressão lógica, árvore de decisão, regras ou rede semântica. 
( ) Pesquisadores em estatística têm criado diversos métodos de classificação, muitos deles 
semelhantes aos métodos posteriormente desenvolvidos pela comunidade de aprendizado de 
máquina. A ideia geral consiste em modelos estatísticos para encontrar uma boa aproximação do 
conceito induzido. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - III - I - V - IV.
B V - IV - III - I - II.
C III - IV - V - I - II.
7
8
04/10/22, 21:16 Avaliação I - Individual
about:blank 5/5
D I - II - III - IV - V.
Machine Learning, compreendido como o aprendizado de máquina a partir dos dados 
previamente conhecidos, é definido como um campo preocupado com a questão de como construir 
programas de computador que melhorem automaticamente a experiência do usuário. Também pode 
ser dividido em: Tarefa (T), Medida de Desempenho (P) e Experiência de Treinamento (E). 
Considerando uma tarefa de aprendizado de máquina, que seja um chatbot, classifique V para as 
sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) A tarefa (T) é a medida de desempenho é a porcentagem de mensagens de bots corretamente 
classificadas. 
( ) A tarefa (T) é categorizar as mensagens enviadas por bots e por humanos. 
( ) A experiência (E) é o histórico de várias mensagens anteriores corretamente identificadas. 
( ) A medida (P) a medida de desempenho é a porcentagem de mensagens de bots corretamente 
classificadas. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - V - V.
B F - F - V - V.
C F - V - F - F.
D V - F - V - F.
Os sistemas de Machine Learning, em português conhecidos como sistema de aprendizagem 
automática ou sistemas de aprendizado de máquina, podem ajudar a descobrir padrões, realizar 
determinadas tarefas através da generalização de casos e na utilização de dados. Os algoritmos de 
aprendizado de máquina têm um modo de aprendizado que são apresentados exemplos do que é 
desejado como entrada e saída, de modo que o objetivo é aprender uma regra que mapeia a entrada na 
saída. Com base nesse modo, assinale a alternativa CORRETA:
A Aprendizado por sistemas.
B Aprendizado por reforço.
C Aprendizado não supervisionado.
D Aprendizado supervisionado.
9
10
Imprimir