Unidade 1 - Exercícios de fixação machine learning

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Iniciado em sábado, 19 nov 2022, 06:44
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 21 nov 2022, 19:04
Tempo
empregado
2 dias 12 horas
Notas 9,50 de um máximo de 10,00(95%)
Questão 1
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 2
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
A quantidade de incidências em determinado intervalo de tempo é um indicativo de
frequência. Supondo que um sistema de IA esteja coletando esses dados, é correto
a�rmar que:
a. esse indicativo de frequência será levado em consideração e usado pelo sistema, sem necessidade de
análise.
b. esse indicativo de frequência será utilizado como base histórica para sistemas de IA.
c. por trabalhar com o conceito de análise de frequência, o sistema de IA pode vir a considerar esse dado para
tomar alguma solução.
d. esse indicativo de frequência não será um fato relevante para o sistema de IA, sendo desconsiderado.
e. será um dado tabelado pelo sistema e que, com outras informações relacionadas, pode ser ou não
considerado.

O aprendizado semissupervisionado faz uma mescla entre as abordagens supervisionada
e não supervisionada. Como são caracterizados os dados fornecidos neste tipo de
abordagem?
a. Somente os dados de teste devem estar previamente rotulados.
b. Os dados podem ser tanto integralmente rotulados quanto integralmente não rotulados.
c. Os dados não têm atributo-alvo, mas utilizam o alvo determinado após as primeiras iterações para acelerar o
aprendizado.
d. O aprendizado semissupervisionado compensa parte dos dados não rotulados por meio do aprendizado por
reforço.
e. Parte dos dados são acompanhados de atributo-alvo e parte não.
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Questão 3
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 4
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
O algoritmo de aprendizado de máquina pode ser classi�cado segundo o tipo de resultado
que é retornado. Considerando o grá�co da imagem a seguir, determine qual dos tipos de
aprendizado de máquina é utilizado.  
 
 
a. Classi�cação.
b. Regressão não linear.
c. Clusterização.
d. Regressão linear.
e. Agrupamento.
A caracterização dos dados analisa-os para de�nir se os atributos do objeto são
quantitativos ou números, com o objetivo de trazer um tipo para o dado. Além disso, os
dados podem possuir escalas, que de�nem quais operações os valores dos atributos
podem realizar. Sobre a caracterização dos dados, está correto inferir que:
a. as escalas determinam se os atributos podem ou não ser associados a categorias.
b. as escalas intervalares permitem variações entre um intervalo, como exemplo pode-se citar a previsão da
temperatura.

c. as escalas de�nidas na caracterização dos dados podem ser ordinais, já que não trazem muitas informações,
como o CEP.
d. as escalas racionais relacionam a ordem das categorias, como o RG.
e. as escalas nominais e ordinais não trazem relação de ordem para seus valores.
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Questão 5
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 6
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
O conhecimento sobre algo é oriundo dos dados e informações adquiridas por diversas
fontes. A aprendizagem de máquina ocorre por meio desses artefatos e seu objetivo é
sempre o de trazer soluções computacionais para situações cotidianas no mundo dos
negócios. Sobre os conceitos de aprendizado de máquina e de mineração dos dados, está
correto dizer que:
a. o aprendizado de máquina pode ser de padrões sequenciais e de agrupamento, já a mineração de dados
pode ser supervisionada e não supervisionada.
b. o aprendizado de máquina é um processo automático, com base em grande quantidade de dados. Já a
mineração de dados, trabalha com quantidades limitadas de dados.
c. o aprendizado de máquina tem como foco a predição, com base em características já conhecidas,
enquanto a mineração de dados extrai informação dos conjuntos de dados.

d. a mineração de dados pode ser do tipo de reforço, e o aprendizado de máquina trabalha com regras de
associação com grandes bases de dados.
e. enquanto o aprendizado de máquina lida com previsão e classi�cação, a mineração de dados lida com
automação de controle e predição.
O aprendizado por reforço difere do não supervisionado por receber informações além dos
próprios dados, mas também difere do supervisionado por não ter rótulos de�nidos para o
alvo. Em qual das alternativas a seguir o aprendizado por reforço pode ser melhor
aplicado?
a. Nenhuma das alternativas.
b. Em um jogo de batalha no qual a máquina aprende a jogar interagindo com o ambiente.
c. Na classi�cação automática de gêneros musicais em um aparelho de som.
d. Como auxiliar na pesquisa por padrões em imagens de exames médicos.
e. Esteira rolante de entrega de bagagens em um aeroporto.
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Questão 7
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 8
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Os dados são primordiais e passam por diversos processos antes de serem utilizados na
aprendizagem de máquina. Essa exploração de�ne métricas e uso de conceitos de
diversas áreas, desde estatística até inteligência arti�cial. Diante das perspectivas de
exploração, assinale a alternativa que contextualiza os dados corretamente.
a. A exploração de dados pode ocorrer por meio de dados univariados em que os dados são compostos por
mais de um atributo de entrada.
b. A exploração de dados pode ocorrer por meio de medidas de localidade, em que as medidas mais comuns
podem ser de desvio padrão.
c. A exploração de dados pode ocorrer por meio de medidas de distribuição, em que a média de um
conjunto de valores é obtida.

d. O intervalo e a variância estão contidos nas medidas de exploração de dados multivariados.
e. A exploração de dados pode ocorrer por meio do uso de dados multivariados que possuem o mesmo valor de
um atributo que pode ser detectado mais de uma vez.
Uma rede social está tentando aprimorar o engajamento dos seus usuários �ltrando o
conteúdo que é exibido de forma que estes vejam postagens de maior interesse. Sabe-se
que o usuário interage marcando as postagens que mais lhe chamaram a atenção como
“gostei”. Qual das alternativas a seguir apresenta uma escolha adequada para
implementar este algoritmo por meio de aprendizado de máquina?
a. Tarefa de regressão polinomial devido à complexidade em se analisar o comportamento humano.
b. Tarefa de agrupamento, para encontrar palavras em comum entre todas as postagens.
c. Não é possível implementar o aprendizado de máquina porque só existe um rótulo para os dados.
d. Tarefas de classi�cação “gostei” como atributo-alvo.
e. Tarefa de regressão linear, pois as combinações textuais são in�nitas.
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Questão 9
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 10
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 11
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Com o passar do tempo, surgem várias linhas de estudo da IA. Uma delas é a biológica,
que estuda o desenvolvimento de conceitos que pretendiam imitar as redes neurais
humanas. Nos anos 60, essa ciência recebe a alcunha de inteligência arti�cial. Os
pesquisadores da linha biológica acreditavam ser possível máquinas realizarem tarefas
humanas complexas como raciocinar, por exemplo. 
Considerando esse trecho, é possível a�rmar que:
a. o estudo da IA é antigo, e pesquisadores desenvolveram essa ciência a partir do pensamento humano
representado pelas redes neurais.

b. a inteligência arti�cial é uma ciência nova, com origem no �nal da década de 90.
c. a inteligência arti�cial não poderá substituir ou acompanhar o pensamento humano.
d. a inteligência arti�cial veio para substituir o pensamento humano.
e. a inteligência arti�cial nunca vai substituir e raciocinar como um ser humano.
A caracterização dos dados pode de�nir padrõespara determinadas situações. O
aprendizado de máquina precisa disso para construir o conhecimento sobre os dados e as
informações. Quando ocorre o pré-processamento de dados, por meio da identi�cação
dos objetos e seus respectivos conjuntos, qual técnica está sendo mencionada? 
a. Eliminação manual de atributos.
b. Integração de dados.
c. Dados desbalanceados.
d. Amostragem de dados.
e. Limpeza de dados.
O aprendizado de máquina costuma ser classi�cado conforme o indicador utilizado para
determinar se a tarefa está mais próxima ou mais distante do seu alvo. Neste sentido, as
tarefas de classi�cação e regressão são mais comumente encontradas em:
a. aprendizado semissupervisionado.
b. aprendizado não supervisionado.
c. aprendizado supervisionado.
d. aprendizado por hábito.
e. aprendizado por reforço.
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Questão 12
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 13
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Os sistemas de inteligência arti�cial (IA) mudaram a forma como interagimos com a
computação. Essas aplicações são capazes de processar, com rapidez, uma quantidade
enorme de dados que têm suas origens nos mais variados meios. 
Com base nesse conceito, analise as a�rmativas abaixo e identi�que aquela que está em
conformidade com as características de um sistema de inteligência arti�cial.
a. Coletar dados e apresentar o resultado desses dados são características que por si só justi�cam um sistema
como inteligente.
b. Sistemas de IA são classi�cados em IA forte (realiza alguma manipulação e extração do conhecimento) e IA
fraca (realiza coleta e apresentação de dados).
c. Os sistemas de IA atuais substituem por completo a necessidade da interferência humana.
d. Os sistemas de IA não manipulam dados, apenas realizam análise sobre os dados coletados.
e. Os sistemas de IA devem coletar e analisar os dados, sendo capazes de gerar alguma inferência sobre a
manipulação e análise desses dados.

 A quantidade de exemplos in�uencia o reconhecimento de padrões do agente. Padrões
encontrados em um pequeno conjunto de exemplos podem não se repetir à medida que o
conjunto de dados aumenta, mas, em contrapartida, novos padrões podem ser
observados, permitindo inferir outras soluções que eventualmente irão coincidir com a
resolução do problema. A partir da tabela a seguir, identi�que o padrão que relaciona os
valores de cada célula e determine os valores de X, Y e Z. Descrição da imagem não
disponível
a. X = 37; Y = 48; Z = 59.
b. X = 37; Y = 44; Z = 51.
c. X = 39; Y = 51; Z = 64.
d. X = 36; Y = 43; Z = 50.
e. X = 36; Y = 44; Z = 52.
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Questão 14
Incorreto Atingiu 0,00 de 0,50
Questão 15
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Diferentemente das tarefas de classi�cação, uma tarefa de regressão retorna valores
contínuos que podem ser expressos na forma de retas e curvas em um grá�co em que
estão dispostas as instâncias. Considerando os pontos em azul da imagem, qual das retas
melhor de�ne a regressão linear para este conjunto de dados?  
 
 
a. Rosa. 
b. Verde.
c. Azul.
d. Vermelha.
e. Amarela.
 Quando de posse dos dados, procura-se agrupá-los e reduzi-los, sob forma de amostra,
deixando de lado a aleatoriedade presente. Essa a�rmativa faz referência a qual método
matemático?
a. Análise de dados.
b. Média aritmética.
c. Curtose.
d. Análise de frequências.
e. Probabilidade.
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Questão 16
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Parte essencial do processo de aprendizado de máquina são as tarefas utilizadas para
aplicar o modelo aprendido sobre um conjunto de dados. As tarefas são diversas, mas
duas delas abrangem vários algoritmos diferentes e são muito utilizadas: classi�cação e
regressão. Considerando os tipos de tarefas citados, quais deles podem ser utilizados na
previsão dos conceitos-alvo para as tabelas 1, 2 e 3, respectivamente? 
 
 
a. 1: Classi�cação. 
2: Classi�cação. 
3: Regressão.
b. 1: Regressão. 
2: Classi�cação. 
 3: Classi�cação.

c. 1: Regressão. 
2: Regressão. 
3: Classi�cação.
d. 1: Classi�cação. 
2: Classi�cação. 
3: Classi�cação.
e. 1: Classi�cação. 
2: Regressão. 
3: Classi�cação.
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Questão 17
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
As aplicações de inteligência arti�cial são classi�cadas como fracas, fortes e
superinteligentes. Com relação às categorizações da inteligência arti�cial, analise as
a�rmativas e identi�que a que está em concordância com as características da
inteligência arti�cial classi�cada como forte.
a. São sistemas mais inteligentes que a mente humana em todas as suas capacidades intelectuais.
b. Um sistema de IA forte não é capaz de gerar um aprendizado contínuo – essa característica se aplica aos
sistemas superinteligentes.
c. São os sistemas de IA mais utilizados hoje em dia, capazes de olhar para o passado e gerar alguma
inferência.
d. A inteligência arti�cial forte é uma técnica que veio para substituir a inteligência arti�cial classi�cada como
fraca.
e. São sistemas capazes de aprender com as ações executadas, aprimorando a si mesmos em suas
técnicas de análise de dados.

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Questão 18
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
O aprendizado lida, principalmente, com o reconhecimento e a identi�cação de padrões
que permitem relacionar diferentes instâncias de um conjunto de dados a diferentes
�nalidades. Para os humanos, não é diferente. Exercite sua capacidade de reconhecer
padrões: identi�que o padrão de mudança entre os quadrados da imagem e, a partir dele,
determine a imagem correta para o último objeto. 
 
 
a.
b.
c.
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Questão 19
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
d.
e. 
Um algoritmo é responsável por determinar quais são os passos e como eles devem ser
seguidos para resolver algum problema, por meio de um recurso computacional. No
aprendizado de máquina, esses algoritmos aprendem por meio dos dados ou de conjunto
de treinamento. Pode-se a�rmar que uma aplicação prática do aprendizado de máquina é:
a. a de�nição de locais para construção de redes de água.
b. o uso de planilhas e dados manuscritos para tomada de decisões.
c. a localização de falhas em linhas de transmissão de energia.
d. o controle de recursos pessoais e físicos.
e. a indicação automática de remédios a pacientes hospitalares.
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Questão 20
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Em aprendizado de máquina, tanto a qualidade quanto a quantidade de informações
disponíveis têm impacto direto sobre o resultado do algoritmo. Há situações em que o
excesso de amostras, não necessariamente de valores parecidos, pode fazer com que o
algoritmo se especialize naquele conjunto de dados e seja incapaz de generalizar suas
previsões ou descrições. Essa situação é conhecida como:
a. over�tting.
b. dados desbalanceados.
c. maldição da dimensionalidade.
d. fundo de escala.
e. under�tting.
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