Aap2 - Machine Learning I

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Aap2 - Machine Learning I
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Período: 05/09/2022 00:00 à 03/12/2022 23:59
Situação: Cadastrado
Protocolo: 818436657
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a)
b)
c)
d)
e)
1)
2)
A Estatística é um ramo da matemática que aplica técnicas para coleta, organização, interpretação e análise de dados
(MUELLER; MASSARON, 2019).   Geralmente, a estatística é utilizada para a tomada de decisões. Por sua vez, o
Aprendizado de Máquina é uma técnica que realiza a análise de dados, baseado no princípio de que uma máquina ou
sistema pode aprender com dados, sendo capaz de tomar decisões ou identificar padrões (MUELLER; MASSARON, 2019).
Com base nessas definições, analise as afirmativas a seguir:
 
I) A Estatística pode ser dividida em dois tipos principais: descritiva e inferencial.
II) A Estatística descritiva busca tirar conclusões de um todo com base em uma parte das informações.
III) A estatística descritiva fornece medidas significativas sobre os dados observados, como: média, mediana, desvio
padrão etc.
IV) A estatística inferencial é referente à descrição de dados observados, sendo utilizada para organizar esses dados em
forma de tabelas ou gráficos.
Assinale a alternativa correta:
Alternativas:
I e III apenas.  Alternativa assinalada
I e II apenas.
II e IV apenas.
II e III apenas.
I e IV apenas.
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a)
b)
c)
d)
e)
a)
b)
c)
d)
e)
3)
4)
No Teorema de Bayes, a distribuição a priori possui papel fundamental, pois ela é responsável pelo cálculo da
probabilidade de ocorrência de um evento futuro (probabilidade a posteriori) (MUELLER; MASSARON, 2019). Em relação
à teoria bayesiana, analise as seguintes afirmativas:
 
I) A distribuição de probabilidade utilizada para atualização dos parâmetros depois da observação dos elementos da
amostra é conhecida como distribuição a posteriori
II) A distribuição de probabilidade atribuída anteriormente à observação da amostra é chamada distribuição a priori
III) A distribuição a priori indica a probabilidade atribuída a um evento antes da obtenção de informações experimentais
ou amostrais deste evento.
Assinale a alternativa correta.
Alternativas:
I apenas.
I e II apenas.
II e III apenas.
I e III apenas.
I, II, III.  Alternativa assinalada
A teoria da decisão envolve o uso de processos racionais para selecionar a melhor alternativa dentre um conjunto de
alternativas possíveis (IZBICKI; SANTOS, 2020). A Teoria de Decisão Bayesiana está particularmente ligada à tomada de
decisões, a partir de incertezas. No teorema de Bayes, temos que a probabilidade a posteriori é calculada por:
 
Considere um problema de decisão no qual um engenheiro de computação deve decidir se um determinado aplicativo
possui ou não vírus baseado em uma determinada característica. Sabe-se que a maioria dos vírus causa lentidão na
máquina em 90% dos casos. O engenheiro também sabe que os vírus atingem 1/100 aplicativos e que a probabilidade
de se ter apenas lentidão da máquina é de 1/500.
Usando a teoria de decisão de Bayes, encontre a probabilidade desse aplicativo ter vírus, considerando que o mesmo
causa lentidão na máquina quando executado.
Alternativas:
50% 
45% 
90%  Alternativa assinalada
10% 
20% 
A teoria da decisão é o estudo das escolhas de um agente (MUELLER; MASSARON, 2019). Essa teoria envolve o uso de
processos racionais para selecionar a melhor alternativa dentre um conjunto de alternativas possíveis. Em relação à
teoria de decisão bayesiana, analise as afirmativas a seguir:
a)
b)
c)
d)
e)
 
I) A teoria de decisão Bayesiana está relacionada à tomada de decisões, a partir de incertezas.
II) Na teoria de Bayesiana, as classes são representadas por variáveis aleatórias.
III) Na teoria de decisão Bayesiana, a função de Densidade Probabilidade representa a frequência de uma determinada
característica com base em um amostra.
Assinale a alternativa correta.
Alternativas:
I apenas.
III apenas.
I e II apenas.
I e III apenas. Alternativa assinalada
I, II e III. 