Avaliação II - Individual analise de dados iot

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10/11/2022 11:36 Avaliação II - Individual
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GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:769777)
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Prova 52811946
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 6/4
Nota 6,00
Leia o trecho a seguir: 
Os neurônios podem receber sinais de retorno da sua própria saída ou de camadas mais à frente. 
Utilizadas para problemas em que o contexto ou as entradas passadas são importantes para a entrada 
atual, reforçando um sinal repetitivo. 
 
Sobre qual tipo de rede neural artificial o texto se refere, assinale a alternativa CORRETA:
A Redes neurais recorrentess.
B Redes neurais Camada Única.
C Redes neurais Feedfoward.
D Redes neurais perceptron.
Leia o trecho a seguir: 
Utilizando operações inseridas nas redes pela forma como os pesos e vieses são agrupados e 
calculados, as camadas criam mapas atribuídos que expressam a probabilidade de uma determinada 
característica estar presente em uma série de dados para qual a camada foi adaptada. 
Sobre qual tipo de rede neural artificial o texto se refere, assinale a alternativa CORRETA:
A Redes neurais recorrentes.
B Redes neurais Feedfoward.
C Redes neurais perceptron.
D Redes neurais convolucionais.
Os modelos matemáticos e os processos de geração de dados de séries temporais são geralmente 
complexos para estas aplicações e normalmente não são conhecidos a priori. São diversas as 
aplicações de séries temporais, principalmente sua aplicação em internet das coisas. Sobre o exposto, 
classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) Sazonalidade descreve comportamentos que se repetem com determinada periodicidade. Ela 
pode ser percebida como uma componente oscilatória que apresenta variação ao longo da tendência. 
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( ) As médias móveis representam valores aleatórios causados por diferentes fatores, dependendo da 
origem da série temporal. Estes valores, que não se repetem e não apresentam um padrão definido, 
podem comprometer o resultado de algumas análises. 
( ) O ruído é um método muito simples para previsão de valores futuros. Baseia-se na premissa de 
que o valor futuro é constituído pela média de valores passados. 
( ) Tendência pode ser definida como a alteração de longo prazo no nível médio, onde o nível 
refere-se ao valor ou faixa de valores que a variável pode assumir caso não seja observada tendência 
em longo prazo. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - F.
B V - F - F - V.
C V - V - F - V.
D F - V - F - V.
Em computação, redes neurais artificiais são sistemas computacionais que imitam as 
habilidades computacionais do sistema nervoso biológico, usando um grande número de simples 
neurônios artificiais. Acerca do exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as 
falsas: 
( ) A arquitetura LSTM tradicional possui uma camada de entrada, uma camada LSTM recorrente, 
uma camada de saída e uma camada recorrente de retorno de dados. 
( ) Redes LSTM podem aprender a preencher a falta de dados sequenciais mesmo na presença de 
ruído e/ou entradas incompreensíveis sem perdas de processamento para pequenos espaços de tempo. 
( ) Diversos softwares de desenvolvimento já oferecem ferramentas para a aplicação de redes 
neurais recorrentes e redes LSTM. É o caso do MATLAB. 
( ) As redes com estrutura LSTM são utilizadas em diversas aplicações e são conhecidas pela sua 
capacidade de reduzir o problema de vanishing/exploding do gradiente através de seus mecanismos 
de comporta. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - F - F.
B F - V - F - V.
C F - V - V - V.
D F - V - V - F.
As redes neurais artificiais são estruturas matemáticas baseadas no funcionamento do cérebro 
humano, numa tentativa de reproduzi-lo. A rede é formada por unidades que representam 
computacional e matematicamente, o que é a rede neural formada pelo cérebro humano. Sobre o 
exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) IoT é um conceito de integração dos dispositivos embarcados com redes neurais artificiais, em 
que cada equipamento pode se conectar com outros, representando neurônios artificiais. 
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( ) Na integração de dispositivos independentes, os celulares, computadores, e semáforos, entre 
outros, podem ser utilizados para que as redes virtuais sejam criadas, aproveitando as funções 
indiretas de cada um deles. 
( ) Para reduzir o tempo de obtenção das imagens de ressonância, redes neurais convolucionais são 
treinadas para entender a relação espaço-temporal entre várias sequências de imagens. 
( ) Em agronomia, as redes neurais também estão se popularizando, devido aos avanços 
tecnológicos recentes, com imageamento via satélite em diferentes frequências para obter as 
informações relevantes a respeito da temperatura e da umidade do ar. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - V - V.
B F - F - V - V.
C F - V - V - F.
D V - F - V - F.
Dentre suas mais diversas aplicações, os modelos de previsão de séries temporais são utilizados 
a fim de reduzir incerteza no processo de tomada de decisões econômicas. Esses modelos buscam 
estimar valores futuros com base somente em valores existem tem em bases de dados históricos. 
Sobre o exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) A suavização exponencial é uma técnica para suavizar dados de séries temporais usando a 
função de janela exponencial. É equivalente ao método de médias móveis quando adotamos o valor 
de igual ao número total de dados disponíveis adicionando pesos aos valores passados. 
( ) Quando se deseja a predição de séries temporais que contemplem tanto as componentes de 
sazonalidade como as de tendência, é sugerida a expansão da suavização exponencial para o método 
de suavização exponencial sazonal de Holt-Winters. 
( ) Os modelos ARIMA resultam da combinação de três métodos estatísticos: autorregressão, 
médias móveis e integração. 
( ) A tendência é um componente pertencente às séries temporais que representa valores aleatórios 
causados por diferentes fatores, dependendo da origem da série temporal. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
FONTE: DE ABREU GASPAR, Isaac; GONÇALVES, Marcelo Romeu; DE OLIVEIRA MATIAS, 
Italo. PREDIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS: ESTUDO DE CASO UTILIZANDO TÉCNICAS DE 
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISÃO DA PRODUÇÃO NACIONAL DE 
PETRÓLEO. LINKSCIENCEPLACE-Interdisciplinary Scientific Journal, v. 5, n. 1, 2018.
A F - V - V - F.
B V - V - V - F.
C F - V - F - V.
D V - F - F - V.
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As séries temporais são constituídas por observações autocorrelacionadas e como tal não podem 
ser permutadas entre si, contudo a suposição em relação à independência entre observações não é 
necessária para aplicar as técnicas de Análise em Componentes Principais. Sobre séries temporais, 
associe os itens, utilizando o código a seguir: 
I- Tendência. 
II- Sazonalidade. 
III- Ruído. 
IV- Médias Móveis. 
( ) É um método muito simples para previsão de valores futuros. Baseia-se na premissa de que o 
valor futuro é constituído pela média de valores passados. 
( ) Esse componente representa valores aleatórios causados por diferentes fatores, dependendo da 
origem da série temporal. Estes valores, que não se repetem e não apresentam um padrão definido 
podem comprometer o resultado de algumas análises. 
( ) Descreve comportamentos que se repetem com determinada periodicidade. Ela pode ser 
percebida como uma componente oscilatória que apresenta variação ao longo da tendência. 
( ) Pode ser definida como a alteração de longo prazo no nível médio, onde o nível refere-se ao 
valor ou faixa de valores que a variável pode assumir caso não sejaobservada tendência em longo 
prazo. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A IV - II - III - I.
B IV - II - I - III.
C IV - III - II - I.
D I - II - III - IV.
As séries temporais são conjuntos de dados que representam o comportamento de uma ou mais 
variáveis no decorrer do tempo. A característica mais importante de uma série temporal é que as 
observações sucessivas da variável não são independentes entre si e a sua análise deve levar em conta 
a ordem em que foram coletadas. Sobre séries temporais, associe os itens, utilizando o código a 
seguir: 
I- Suavização Exponencial Simples. 
II- Suavização Exponencial de Holt. 
III- Modelo Arima. 
IV- Suavização Exponencial de Holt-Winters. 
( ) É equivalente ao método de médias móveis quando adotamos o valor de igual ao número total de 
dados disponíveis adicionando pesos aos valores passados. 
( ) Utilizando uma estrutura similar ao outro método de suavização, esse método acrescenta um 
segundo parâmetro de suavização para modelar a tendência da série. 
( ) Quando se deseja a predição de séries temporais que contemplem tanto as componentes de 
sazonalidade como as de tendência, é sugerida a expansão da suavização exponencial deste método. 
( ) Resultam da combinação de três métodos estatísticos: autorregressão, médias móveis e 
integração. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I II IV III
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A I - II - IV - III.
B IV - II - III - I.
C IV - II - I - III.
D I - II - III - IV.
Leia o trecho a seguir: 
Apenas camadas de entrada e saída. Haverá apenas uma camada de pesos e viés a ser calculada, a 
transição da entrada para a saída. Utilizada para resolução de problemas linearmente separáveis. 
Sobre qual tipo de rede neural artificial o texto se refere, assinale a alternativa CORRETA:
A Perceptron Multicamadas.
B Perceptron Camada Única.
C Perceptron Feedfoward.
D Perceptron recorrente.
As redes neurais artificiais são exemplos de métodos subsimbólicos existentes, pois em sua 
forma de processamento constroem representações internas de modelos ou padrões encontrados nos 
dados analisados. Sobre aplicações de redes neurais artificiais, assinale a alternativa CORRETA:
A Redes neurais artificiais podem ser aplicadas somente em IoT.
B Redes neurais artificiais podem ser aplicadas somente em medicina.
C Redes neurais artificiais podem ser aplicadas somente em computação.
D Redes neurais artificiais podem ser aplicadas em diversas áreas do conhecimento.
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