MODELOS DE APRENDIZADO DE MAQUINA A2

Prévia do material em texto

07/11/2022 14:20 Atividade 2 (A2): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=1304745&cmid=596827 1/5
Minhas Disciplinas 20222-E222126 - MODELOS DE APRENDIZADO DE MAQUINA UNIDADE 2 Atividade 2 (A2)
Iniciado em segunda, 7 nov 2022, 13:59
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 7 nov 2022, 14:19
Tempo
empregado
20 minutos 39 segundos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)
Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Uma Rede Neural Arti�cial pode ser composta por múltiplos neurônios. Esses neurônios são representados por sinais de entrada e
por pesos, dando origem à saída desejada. Para o cálculo da saída desejada, é necessário multiplicar o valor das variáveis de entrada
pelos pesos sinápticos. A �gura a seguir representa um neurônio arti�cial do tipo Adelaine simples:
Fonte: Elaborado pela autora, 2020.
Com bases nessas informações e do conteúdo estudado sobre Redes Neurais Arti�ciais, pode-se a�rmar que o valor da saída
desejada é:
a. 5,2.
b. 5,3.
c. 4,3.
d. 5,0.
e. 5,1.
Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
https://ambienteacademico.com.br/my/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=23900
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=23900&section=4
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/view.php?id=596827
https://informa.fmu.br/carreiras/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
07/11/2022 14:20 Atividade 2 (A2): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=1304745&cmid=596827 2/5
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Inúmeras são as técnicas que utilizam o Aprendizado de Máquina para prever um possível resultado, cada uma com sua
particularidade. O KNN, ou Nearest Neighbour Retrieval (Vizinho mais próximo), é considerado uma das técnicas mais simples deste
modelo de aprendizado, que tem como objetivo resolver problemas se baseando na sua distância com os casos existentes. 
Com base nessas informações e o conteúdo estudado sobre o algoritmo KNN, responda: qual é a técnica que representa este modelo
de Aprendizagem?
a. Aprendizado não Supervisionado - técnica de Regressão.
b. Aprendizado não Supervisionado - técnica de Classi�cação.
c. Aprendizado Supervisionado - técnica de Clusterização.
d. Aprendizado não Supervisionado - técnica de Clusterização.
e. Aprendizado Supervisionado - técnica de Classi�cação.
Para utilizar o Aprendizado Supervisionado, inicialmente, necessita-se de um conjunto de dados já rotulados. Esses dados, muitas
vezes, podem vir diagnosticados como ruidosos, ou seja, podem estar duplicados, faltosos ou inconsistentes, comprometendo a
resposta a ser dada pela máquina.
O sobreajuste dos dados ocorre quando o modelo se adaptou muito bem aos dados os quais está sendo treinado. Nesse contexto, o
modelo está adequado ao conjunto de dados de treino, mas não é capaz de se adaptar a novos dados. Isso ocorre quando os
resultados obtidos no treinamento são excelentes e apresenta resultado problemático em dados de teste.
Considerando os conteúdos estudados, a má adaptação de sobreajuste dos dados, ocorrida em Aprendizado de Máquina, é
conhecida como:
a. Adelaine.
b. Over�tting.
c. Inconsistência de dados.
d. RNA.
e. Under�tting.
Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
https://informa.fmu.br/carreiras/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
07/11/2022 14:20 Atividade 2 (A2): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=1304745&cmid=596827 3/5
Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O Aprendizado de Máquina é dividido em técnicas que são capazes de utilizar um conjunto de dados a priori, ou seja, dados já
rotulados. Um bom exemplo para a criação desses modelos é o conjunto de dados históricos de clientes de uma empresa de crédito,
que possuem renda maior de R$ 100.000,00. Esta informação se torna muito valiosa quando, por exemplo, esta mesma empresa
deseja estender uma carta de crédito aos clientes que têm potencial para um �nanciamento mais alto. O Aprendizado de Máquinas
tem ainda outros modelos, que podem resolver problemas com outras complexidades.
Nesse contexto e considerando o conteúdo estudado sobre Aprendizado Supervisionado e suas funcionalidades, entre esses outros
modelos estão:
a. Classi�cação e Regressão.
b. Regressão e Regras de Associação.
c. Classi�cação e Regras de Associação.
d. Clusterização e Classi�cação.
e. Regressão e Clusterização.
Classi�car dados corresponde a dividir um conjunto de dados já pré-existentes em classes. Os dados serão classi�cados de acordo
com sua similaridade e, para que essa classi�cação aconteça, eles deverão passar por três níveis de processos.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre modelos de Classi�cação, quais são esses processos?
I. Pré-processamento.
II. Escolher o modelo de algoritmo.
III. Extração de características.
IV. Classi�cação.
Está correto apenas que se a�rma em:
a. I, III e IV.
b. I, II e IV.
c. III e IV.
d. II e III.
e. I, II e III.
Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
https://informa.fmu.br/carreiras/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
07/11/2022 14:20 Atividade 2 (A2): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=1304745&cmid=596827 4/5
Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Algoritmo SVR (Support Vector Regression), ou Regressão de Vetores de Suporte, trata-se de um modelo adaptado do classi�cador
"Máquinas de Vetores de Suporte" (SVM). A principal diferença destes dois modelos está nas variáveis que recebem, ou seja, cada um
tem o seu tipo de variável particular.
Com bases nessas informações e do conteúdo estudado sobre métodos de classi�cação e regressão, os tipos de variáveis que
utilizam o modelo SRV são conhecidos como:
a. Variáveis ordenadas contínuas.
b. Variáveis textuais.
c. Variáveis desordenadas contínuas.
d. Variáveis ordenadas categóricas.
e. Variáveis booleanas.
Uma empresa de produtos eletrônicos deseja fazer uma classi�cação de seus melhores clientes nos últimos dez anos. Para isso, o
dono solicitou, junto ao setor de T.I, que fosse realizado tal procedimento. Os pro�ssionais coletaram as informações em um
conjunto de dados históricos da empresa, mas observaram que alguns dados estavam duplicados, com informações faltantes ou
inconsistentes. 
A partir dessas informações e do conteúdo estudado sobre conjunto de dados e suas características, pode-se a�rmar que dados que
possuem alguma interferência em sua interpretação se referem a dados:
a. Dados estragados.
b. Dados não estruturados.
c. Dados com ruídos ou ruidosos.
d. Dados equivocados.
e. Dados faltosos e inconsistentes.
Modelos de Aprendizagem de Máquina são amplamente utilizados na indústria para resolução de problemas. O maior desa�o é
escolher a técnica correta para ser empregada. Uma técnica muito usual é aquela que separa os dados de acordo com suas classes
similares. 
A partir dessas informações e do conteúdo estudado sobre aprendizado supervisionado e suas principais técnicas, pode-se a�rmar
que este modelo de algoritmo se refere ao:
a. Modelo de Clusterização.
b. Modelo de Classi�cação.
c. Modelo de Regressão.
d. Modelo de Classes numéricas.
e. Modelo de Inteligência Arti�cial.
Carreiras e InternacionalizaçãoNAP CPA Responsabilidade Socioambiental
https://informa.fmu.br/carreiras/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
07/11/2022 14:20 Atividade 2 (A2): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=1304745&cmid=596827 5/5
Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Redes Neurais Arti�ciais são conjuntos de neurônios arti�ciais que, por natureza, possuem similaridades de estrutura e
funcionamento dos neurônios de seres humanos, possuindo capacidade de adaptação, aprendizado e armazenamento.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre as características básicas que norteiam um neurônio arti�cial simples,
analise as a�rmativas a seguir a respeito das e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s).
I. ( ) Um neurônio denominado do tipo Perceptron simples contém em sua estrutura diversas camadas ocultas, que resultam em mais
de uma saída desejada.
II. ( ) Os pesos das conexões de um neurônio arti�cial simples correspondem à sinapse de um neurônio humano.
III. ( ) Sinais de entrada correspondem a variáveis contidas em um conjunto de dados.
IV. ( ) A saída desejada, isto é, o resultado �nal, é obtida através da média de todas as variáveis de entrada.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
a. F, F, V, V.
b. V, V, F, F.
c. V, V, F, V.
d. F, V, V, F. 
e. F, F, V, F.
Os algoritmos de regressão fazem parte do contexto de Aprendizado Supervisionado. Tratam-se de técnicas que não têm a
capacidade de sintetizar informações textuais, isto é, só conseguem predizer valores numéricos. 
A partir dessas informações e do conteúdo estudado sobre modelos de Regressão, pode-se a�rmar que estas variáveis são
representadas por:
a. Valores contínuos.
b. Valores booleanos.
c. Valores não contínuos.
d. Valores incertos.
e. Valores inteiros.
◄ Compartilhe
Seguir para...
Unidade 3 ►
Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
https://ambienteacademico.com.br/mod/forum/view.php?id=596822&forceview=1
https://ambienteacademico.com.br/mod/url/view.php?id=596831&forceview=1
https://informa.fmu.br/carreiras/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade