Av2 fundamentos de inteligencia artificial

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Local: Newton - Virtual / Newton - Carlos Luz 220 - Jucelino Kubistchek / Newton - Carlos Luz 220 /
Newton - Filial Carlos Luz 220
Acadêmico: npG.FIA.5
Aluno: Iasmyn Ingr yd Daniel e Silva
Avaliação: AV2 - Online
Matrícula: 12110074
Data: 25 de Novembro de 2022 - 08:00 Finalizado
Correto Incorreto Anulada ! Discursiva " Objetiva Total: 35,00/60,00
1 " Código: 21954 - Enunciado: Analise com atenção o código-fonte a seguir, o qual possui
dois laços de repetições: Considerando essas informações e os conteúdos estudados
sobre estrutura de repetição, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre
elas. I. No primeiro laço, nós temos um while cuja iteratividade (loop) será encerrada
assim que a variável cont atingir o valor 5, mostrando os 5 valores da lista. PORQUE II.
Toda estrutura de repetição precisa de uma condição de parada. Se no primeiro laço a
condição está na linha 5, no segundo laço a condição de parada está na linha 9 e é cont
< 5. A seguir, assinale a alternativa correta:
 a) As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
 b) A asserção I é falsa e a II é verdadeira.
 c) As asserções I e II são verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
 d) As asserções I e II são falsas.
# e) A asserção I é verdadeira e a II é falsa.
Alternativa marcada:
e) A asserção I é verdadeira e a II é falsa.
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2 " Código: 21950 - Enunciado: O exemplo mais comum de ETL é o usado no Data
warehousing (ou data warehouse). O usuário precisa buscar os dados históricos e os
dados atuais para desenvolver o data warehousing. Os dados do data warehousing
nada mais são do que uma combinação de dados históricos e dados transacionais.
Suas fontes de dados podem ser diferentes. O usuário precisa buscar os dados de
vários sistemas heterogêneos e carregá-los no sistema de destino único, também
chamado de data warehousing.De acordo com o conhecimento adquirido durante seus
estudos, assinale a alternativa correta a respeito de ETL.
 a) As fases de extração e carga são realizadas simultaneamente após a fase de
carregamento (load).
 b) Na fase de carga, os dados transformados do Data Warehouse são inseridos nos
bancos de dados transacionais da empresa.
 c) Na fase de extração, os dados são obtidos do servidor do Data Warehouse e
transferido para os sistemas legados.
# d) Na fase de transformação, os dados carregados são modificados e seus valores
são adequados ao modelo do Data Warehouse.
 e) Na fase de carga, valores nulos e inválidos são removidos dos bancos de dados
relacionais da empresa.
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Alternativa marcada:
d) Na fase de transformação, os dados carregados são modificados e seus valores são
adequados ao modelo do Data Warehouse.
3 " Código: 21883 - Enunciado: Avalie as seguintes afirmações:II. Os critérios para se
afirmar que um classificador é melhor que o outro, em geral, envolvem muitos
experimentos com conjuntos de dados diferentes e variação nos hiperparâmetros.II.
Para utilizar a regressão logística em Python, você deve importar o objeto
LogisticRegression da biblioteca DataFrames.III. Regressão Lasso e Floresta randômica
são exemplos de outros tipos de regressores disponíveis no mercado.Estão corretas:
 a) II Somente
 b) III Somente.
 c) Nenhuma das afirmações.
 d) Duas das afirmações
# e) I Somente
Alternativa marcada:
d) Duas das afirmações
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4 " Código: 21988 - Enunciado: Ao utilizar o ensemble VotingClassifier, o qual por sua vez
faz uso de outros classificadores já criados por outros algoritmos, como RandomForest,
DecisionTree, GradientBoostng, KNN, entre outros, há a opção de utilizar a votação
‘hard’ ou ‘so!’. 
Considere agora as asserções a seguir:I. Na votação ‘hard’, prevalece como predita a
classe mais votada entre os classificadores.II. Na votação ‘so!’, prevalece como
predita a classe mais votada, mas de acordo com o peso do poder de predição de cada
classificador.III. Na votação ‘so!’, pode-se atribuir pesos aos classificadores que
compõem o ensemble de forma que é até possível que o classificador de pior
desempenho tenha peso maior.
Avaliando as asserções anteriores, é possível estabelecer que:
 a) Somente I e III são verdadeiras.
 b) Somente I e II são verdadeiras.
 c) Todas são falsas.
# d) Todas são verdadeiras.
 e) Somente II e III são verdadeiras.
Alternativa marcada:
d) Todas são verdadeiras.
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Código: 21955 - Enunciado: Um analista deseja criar um código que, com base em uma
lista com 10 valores, seja possível analisar quantos desses são pares e quantos são
maiores que 28. Ele desenvolveu o seguinte código, porém está em dúvida sobre o que
colocar nas linhas 6 e 7. Assim, analise o código com atenção. De acordo com o seu
conhecimento e com o conteúdo estudado sobre estrutura de dados e estrutura de
repetição em Python, qual das alternativas apresenta, respectivamente, a instrução
que deve ser inserida na linha 6 e na linha 7?
 a) Linha 6: while valor in lista: e linha 7: if valor % 2 == 0:
 b) Linha 6: for lista in valor: e linha 7: if lista % 2 == 0:
 c) Linha 6: for valor [0] in lista: e linha 7: if valor[0] % 2=0:
# d) Linha 6: for valor in lista: e linha 7: if valor % 2 == 0:
 e) Linha 6: while lista in valor: e linha 7: if lista % 2 == 0:
Alternativa marcada:
a) Linha 6: while valor in lista: e linha 7: if valor % 2 == 0:
6 " Código: 24271 - Enunciado: O desvio padrão é útil ao comparar a dispersão de dois
conjuntos de dados separados que têm aproximadamente a mesma média. Um
conjunto de dados com o desvio padrão menor tem uma distribuição mais estreita das
medições em torno da média e, portanto, geralmente apresenta, comparativamente,
menos valores altos ou baixos. Um item selecionado aleatoriamente em um conjunto
de dados cujo desvio padrão é baixo tem uma chance maior de estar próximo da média
se comparado a um item de um conjunto de dados cujo desvio padrão é
maior. Considerando essas informações e o conteúdo estudado, analise as alternativas
a seguir e marque a correta.
# a) O desvio padrão pode ser afetado se a média fornecer uma medida ruim da
tendência central.
 b) Entende-se como média ótima o valor que está mais próximo às extremidades e
distante do centro.
 c) O desvio padrão é um cálculo mais complexo para analisar, sendo assim
prefere-se a variância.
 d) Entende-se como média o valor que está mais próximo às extremidades e
distante do centro.
 e) O desvio padrão é usado para medir a variância em torno da média de um
conjunto de dados.
Alternativa marcada:
e) O desvio padrão é usado para medir a variância em torno da média de um conjunto
de dados.
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7 " Código: 21884 - Enunciado: Representa um exemplo de um algoritmo que não precisa
de dados rotulados:
 a) Regressão logística.
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 b) KNN.
 c) Perceptron.
 d) Random Forest.
# e) K-Means.
Alternativa marcada:
e) K-Means.
8 " Código: 24266 - Enunciado: A partir de um Data Frame inicial (a), foram feitas
operações que resultaram no Data Frame (b), mostrado abaixo em duas perspectivas
diferentes:a)b)Fonte: Elaborados pelo autor.
Pode-se afirmar que, a partir do Data Frame inicial (a) para resultar no Data Frame (b),
houve uma:
# a) Normalização das colunas ‘Valor Compra’ e ‘Valor Imposto’, porque para ambas
o valor mínimo passou a ser 0 e o valor máximo 1. Também houve uma transformação
da variável categórica ‘Mês’ em numérica utilizando o One Hot Encoding.
 b) Padronização das colunas ‘Valor Compra’ e ‘Valor Imposto’, porque para ambas
a média passou a ser 0 e o desvio padrão 1. Também houve uma transformação da
variável categórica ‘Mês’ em numérica utilizando o One Hot Encoding.
 c) Normalização das colunas ‘Valor Compra’ e ‘Valor Imposto’, porque para ambas
o valor mínimo passou a ser 0 e o valor máximo 1. Na variável categórica ‘Mês’ não
houve alteração alguma, pois o método df.describe() apenas mostra de forma mais
detalhada as estatísticasdescritivas dos campos do DataFrame.
 d) Normalização e uma padronização das colunas ‘Valor Compra’ e ‘Valor
Imposto’, porque para ambas o valor mínimo passou a ser 0, o valor máximo 1, a média
0 e o desvio padrão 1. Também houve uma transformação da variável categórica ‘Mês’
em numérica, utilizando o One Hot Encoding.
 e) Padronização das colunas ‘Valor Compra’ e ‘Valor Imposto’, porque para ambas
a média passou a ser 0 e o desvio padrão 1. Na variável categórica ‘Mês’ não houve
alteração alguma, pois o método df.describe() apenas mostra de forma mais detalhada
as estatísticas descritivas dos campos do DataFrame.
Alternativa marcada:
c) Normalização das colunas ‘Valor Compra’ e ‘Valor Imposto’, porque para ambas o
valor mínimo passou a ser 0 e o valor máximo 1. Na variável categórica ‘Mês’ não houve
alteração alguma, pois o método df.describe() apenas mostra de forma mais detalhada
as estatísticas descritivas dos campos do DataFrame.
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9 " Código: 21960 - Enunciado: Leia a citação a seguir:Um histograma é um tipo de gráfico
usado em estatística. Esse tipo de gráfico usa barras verticais para exibir dados
quantitativos. As alturas das barras indicam as frequências ou frequências relativas de
valores em nosso conjunto de dados. TAYLOR, Courtney. Make a Histogram in 7 Simple
Steps. Disponível em https://www.thoughtco.com/how-to-make-a-histogram-3126230.
Acesso em: 8 out. 2019. A defesa civil de uma determinada cidade mediu a precipitação
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diária em mm no mesmo local (centro da cidade) para cada dia do ano (365 dias),
começando no dia 1 de janeiro e concluindo em 31 de dezembro. Eles registraram seus
resultados no milímetro mais próximo. Os resultados são mostrados no seguinte
histograma: Considerando essas informações e os conteúdos estudados na disciplina,
analise as asserções a seguir:I. O período com maior precipitação não ultrapassou 10
dias. II. Aproximadamente em 50% dos dias ocorreram precipitações superiores a
15mm.III. Aproximadamente em 210 dias a precipitação foi inferior a 10mm e compõe o
ambiente específico das organizações.IV. É possível afirmar que, se somados todos os
dias do ano com mais de 25mm de precipitação, totaliza-se 45 dias.Está correto apenas
o que se afirma em:
# a) I e III.
 b) II e IV.
 c) II e III.
 d) I e II.
 e) III e IV.
Alternativa marcada:
d) I e II.
10 ! Código: 24267 - Enunciado: A) Apresente um cenário exemplo de um problema que
pode ser resolvido através da regressão logística na área médica. Justifique sua
resposta.
B) Qual o objetivo da técnica de Ensemble ?
Resposta:
A- A regressão lógica é umas técnica que produz a partir de observações , um exemplo
que permite uma certa previsão do valores , que tem como base alguns critérios já pré-
definidos, a partir de algumas variáveis em séries explicativas, dentro da área médica
isso facilitaria para separar os pacientes por gravidade( urgente , não urgentes) e ou
situação( doente e não doente).
B- É um conjunto de classificadores que tem como objetivo melhorar a forma de
predição e precisão, utilizando disto para construir varias arvores de decisão e de
especialidades diferentes.
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