2022 - SM2 - MACHINE LEARNING

Prévia do material em texto

Acerto: 0,0 / 1,0
Acerca da utilização do aprendizado de máquina, complete o texto:
Na busca de padrões, é comum a utilização do aprendizado ______________, em que um agente externo
apresenta ao algoritmo alguns conjuntos de padrões de entrada e seus correspondentes padrões de saída,
comparando-se a resposta fornecida pelo algoritmo com a resposta esperada.
Tradicional
 Por reforço
Supervisionado
 Não supervisionado
Inteligente
Respondido em 22/11/2022 20:56:41
Explicação:
Resposta correta: Não supervisionado
Acerto: 0,0 / 1,0
(Correio Braziliense, 01/10/2018) Acerca dos conceitos de aprendizado de máquina, julgue os itens seguintes:
I - O aprendizado de máquina para a detecção de fraude é baseado em equações matemáticas e algoritmos, e
funciona em duas etapas. Na primeira, o sistema recebe exemplificações de compras legítimas e ilegítimas. Em
seguida, a máquina avalia compras reais, levando em consideração os padrões observados.
II - A partir de números e fórmulas, o aprendizado de máquina une ponto a ponto informações sobre
características de transações já feitas pelo usuário - como valores médios gastos, horários de compra, uso de
celular, pontos usados, principais estabelecimentos -, até chegar a uma probabilidade de fraude final.
III - O modo como a máquina aprende os padrões antes de começar a analisar compras não interfere
diretamente no registro de falsos positivos e fraudes reais.
Assinale a alternativa correta:
 Apenas I e II estão corretas.
Apenas III está correta.
Apenas II está correta.
Apenas I está correta.
 Apenas I e III estão corretas.
Respondido em 22/11/2022 20:56:45
Explicação:
Resposta correta: Apenas I e II estão corretas.
Acerto: 0,0 / 1,0
A etapa de Mineração de Dados (DM ¿ Data Mining) tem como objetivo buscar, efetivamente, o conhecimento no
contexto da aplicação de KDD (Knowledge Discovery in Databases - Descoberta de Conhecimento em Base de
Dados). Alguns autores referem‐se à Mineração de Dados e à Descoberta de Conhecimento em Base de Dados
como sinônimos. Na etapa de Mineração de Dados, são definidos os algoritmos e/ou técnicas que serão
utilizados para resolver o problema apresentado. Podem ser usados Redes Neurais, Algoritmo Genéticos,
Modelos Estatísticos e Probabilísticos, entre outros, sendo que esta escolha irá depender do tipo de tarefa de
KDD que será realizada. "Uma dessas tarefas compreende a busca por uma função que mapeie os registros de
um banco de dados em um intervalo de valores reais." Trata‐se de:
 Questão1a
 Questão2a
 Questão3a
Detecção de desvios.
Sumarização.
 Classificação.
 Regressão.
Agrupamento.
Respondido em 22/11/2022 20:56:50
Explicação:
Resposta correta: Regressão.
Acerto: 1,0 / 1,0
Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o Data Mining, que se constitui em uma
técnica:
 Para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a princípio ocultos,
importantes à aplicação.
De transmissão e recepção de dados que permite a comunicação entre servidores, em tempo real.
Que visa sua distribuição e replicação em um cluster de servidores, visando aprimorar a disponibilidade
de dados.
Para realizar a criptografia inteligente de dados, objetivando a proteção da informação.
De compactação de dados, normalmente bastante eficiente, permitindo grande desempenho no
armazenamento de dados.
Respondido em 22/11/2022 20:57:04
Explicação:
Resposta correta: Para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a princípio ocultos,
importantes à aplicação.
Acerto: 1,0 / 1,0
Em problema de redução não linear de dimensionalidade, o algoritmo LLE depende principalmente de qual
estrutura auxiliar para o seu funcionamento?
 Matriz de Pesos.
Transformada de Fourier.
Matriz Transposta.
Dendograma.
Rede Neural.
Respondido em 22/11/2022 20:57:24
Explicação:
Resposta correta: Matriz de Pesos.
Acerto: 0,0 / 1,0
Eduardo é contratado como cientista de dados por uma empresa fintech. No primeiro dia de trabalho, seu
 Questão4a
 Questão5a
 Questão6a
supervisor, um economista com experiência na área, apresentou o conjunto de dados com o qual Eduardo
trabalharia. Eduardo perguntou qual era o objetivo da empresa com aqueles dados, ao que seu supervisor
respondeu: "Queremos ser capazes de prever qual o valor de venda do pacote de investimentos deles daqui a
três meses, que é quando vigora uma nova lei de incentivos fiscais sancionada pelo governo". Tendo em conta o
objetivo da empresa, qual o modelo que Eduardo deve escolher para predizer esse valor?
 Regressor SVM.
Agrupador DBScan.
Classificador Naive Bayes.
Agrupador KMeans.
 Classificador de Regressão Linear.
Respondido em 22/11/2022 20:57:27
Explicação:
Resposta correta: Regressor SVM.
Acerto: 0,0 / 1,0
Um ponto muito importante no processo de desenvolvimento de um modelo de aprendizado profundo é o de
configuração da rede. Observe o trecho de código a seguir.
1. model.compile(loss=BinaryCrossentropy(from_logits=True),
2. optimizer=Adam(1e-4),
3. metrics=['accuracy'])
Ele está configurando o modelo. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre o trecho de código.
O trecho é aplicado para visão computacional.
Na linha 1, é feita a escolha de busca binária para o algoritmo, uma vez que otimiza a pesquisa, caso os
dados estejam ordenados.
 Na linha 2, é informado para o modelo que ele vai utilizar algoritmo de ¿medidas gananciosas de redes
neurais¿, que simula comportamentos baseados na psicologia.
 Na linha 2, o parâmetro ¿1e-4¿ significa que o algoritmo deve trabalhar com uma precisão de 0,0001.
O trecho corresponde a uma aplicação de algoritmos genéticos para fazer análise de cadeias sequenciais
de imagens.
Respondido em 22/11/2022 20:57:29
Explicação:
Resposta correta: Na linha 2, o parâmetro ¿1e-4¿ significa que o algoritmo deve trabalhar com uma precisão de
0,0001.
Acerto: 1,0 / 1,0
Um aspecto bastante interessante do aprendizado profundo são os modelos de transferência de aprendizado
profundo. Apesar de ser uma ideia bastante lógica, na prática, esbarra com alguns desafios. Em relação aos
desafios dos modelos de transferência de aprendizado profundo, selecione a opção correta.
Sempre que for possível, devem ser aplicados com muitos dados rotulados depois de um processo de
retreinamento.
São aplicáveis apenas para resolver problemas simples.
Não há como medir a qualidade da transferência para analisar qual foi o ganho real com esse processo.
 É possível que o processo de aprendizagem por transferência ocasione uma queda no desempenho da
rede neural destino.
São aplicáveis apenas quando os modelos envolvidos tratam da mesma base em domínios e tarefas.
Respondido em 22/11/2022 20:57:36
 Questão7a
 Questão8a
Explicação:
Resposta correta: É possível que o processo de aprendizagem por transferência ocasione uma queda no
desempenho da rede neural destino.
Acerto: 0,0 / 1,0
A preparação da string de busca faz parte de que fase do entendimento do problema?
 Análise de causa raiz.
Levantamento de requisitos.
 Levantamento bibliográfico.
 Análise exploratória.
 Design Thinking.
Respondido em 22/11/2022 20:57:39
Explicação:
A resposta certa é: Levantamento bibliográfico.
Acerto: 0,0 / 1,0
Qual a primeira atividade de todo processo de mineração de dados?
Treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
Avaliação de resultados.
 Entendimento do problema de negócio.
 Entendimento dos dados.
Revisão de literatura.
Respondido em 22/11/2022 20:58:13
Explicação:
A resposta certa é:Entendimento do problema de negócio.
 Questão9a
 Questão10a