Machine Leaning

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o material de estudos, mas lembre-se de cumprir o prazo estabelecido. Boa prova!
O aprendizado de máquina (AM) preditivo segue o paradigma do aprendizado supervisionado.
Sobre o AM preditivo e supervisionado, analise os itens a seguir:
I. O AM preditivo possui como meta encontrar uma função a partir de objetos de treinamento, para então pre
II. O AM de agrupamento é um método clássico de AM supervisionado, pois apenas recebe os dados a serem
padrões comuns identificados.
III. A regressão linear, seja ela de 2 ou n variáveis, é uma técnica que utiliza dados para criar uma função mate
possível, os dados. Como ela cria uma função linear, pode-se falar que, após criada a função, o algoritmo é do
Assinale a alternativa que indica quais afirmações estão corretas.
Alternativas:
Somente III.
Somente I. check CORRETO
I – II – III.
Somente I e II.
Somente I e III.
somente a afirmativa I está correta.
O correto para a afirmativa II seria: “O AM de agrupamento é um método clássico de AM não supervisionado,
analisados e os agrupa de acordo com padrões comuns identificados”.
O correto para a afirmativa III seria: “A regressão linear, seja ela de 2 ou n variáveis, é uma técnica que utiliza d
que represente, da melhor forma possível, os dados. A regressão é uma técnica de AM supervisionado”.
Código da questão: 49607
O algoritmo kNN é um classificador bastante utilizado em aprendizado de máquina. Seu desempenho e res
Abaixo, você pode observar um diagrama de dispersão, em que existem observações já rotuladas em três clas
ilustrado com “X” é uma observação não rotulada, na qual deseja-se aplicar o algoritmo kNN com diversos va
objeto.
Resolução comentada:
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para aplicar o conceito de kNN, é preciso verificar, em cada um dos casos, qual a classe que possui mais vizinh
gráfico abaixo, é possível observar a quantidade de vizinhos completamente dentro dos círculos relativos às r
Para o caso 1-NN, o objeto é classificado como “bola”. Para o caso 3-NN a classificação é “estrela” e para o ca
Código da questão: 49614
Os algoritmos de aprendizado de máquina baseados em distância podem também ser rotulados como algo
Assinale a alternativa que afirma corretamente por que esse rótulo pode ser dado aos algoritmos baseados em
Alternativas:
Pois eles criam um modelo baseados nos dados do treinamento, memorizando os dados e criando uma fun
saídas fornecidas ao algoritmo.
Eles são preguiçosos pois não passam por uma etapa de treinamento.
Pois eles utilizam apenas as probabilidades de os pontos estarem distanciados a objetos pertencentes à cla
a ser analisado e qualquer outro ponto pertencente ao dataset.
Pois eles analisam poucos dados para então fornecer a resposta.
Pois não aprendem ou criam um modelo baseados nos dados do treinamento, eles apenas memorizam os 
possibilitar a análise das distâncias. check CORRETO
esses algoritmos são rotulados como “preguiçosos” (lazy) pois não aprendem ou criam um modelo baseados 
memorizam os dados e criam um plano n-dimensional para possibilitar a análise das distâncias.
Código da questão: 49605
Existem inúmeros problemas em que você pode aplicar algoritmos de aprendizado de máquina.
Sobre os problemas clássicos de aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir:
( ) A classificação multiclasse pode ser entendida como a extensão da classificação binária.
( ) Algoritmos de regressão não precisam utilizar a etapa de treinamento para criar modelos que relacionam a
Resolução comentada:
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Um projetista resolveu utilizar seus conhecimentos para a criação de um chatbot, que tem como função sim
escrita. Para isso, ele deverá utilizar o ________________, que é uma técnica de machine learning, e um de seus p
Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas.
Alternativas:
Mineração de dados; HTML.
Mineração de dados; N-gram
Processamento em linguagem natural; HTML.
Processamento em linguagem formal; Python.
Processamento em linguagem natural; N-gram. check CORRETO
um projetista resolveu utilizar seus conhecimentos para a criação de um chatbot, que tem como função simul
Para isso, ele deverá utilizar o processamento em linguagem natural, que é uma técnica de machine learning, 
Código da questão: 49621
Os algoritmos de deep learning, diferente de outras técnicas de aprendizado de máquina, consegue ter seu
conforme a quantidade de dados a ser processada aumenta.
Sobre as técnicas e aplicações do aprendizado de máquina do tipo deep learning, julgue os itens a seguir:
( ) O deep learning é bastante indicado para a classificação e detecção de objetos em fotografias, pois é capaz
contidos em cada imagem.
( ) O deep learning, por ser uma técnica muito complexa e requerer muito cuidado na criação de cada uma da
aplicado em problemas de aprendizado de máquina não supervisionados.
( ) O deep learning não é utilizado para a criação de tradutores automáticos de texto, pois a implementação d
utilização de um pré-processamento muito intenso na sequência de caracteres, o que acabaria inviabilizando 
( ) Em algoritmos de deep learning, cada subcamada transforma seus dados de entrada em uma representaçã
dados eram antes. Ao final de todas as camadas ocultas, tem-se, então, o dado modelado de maneira altamen
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
Alternativas:
V – F – V – V.
F – V – V – F.
V – F – F – V. check CORRETO
V – F – F – F.
F – F – F – V.
( V ) O deep learning é bastante indicado para a classificação e detecção de objetos em fotografias, pois é cap
contidos em cada imagem.
( F ) O deep learning pode ser aplicado em problemas de aprendizado de máquina não supervisionados.
( F ) O deep learning é utilizado para a criação de tradutores automáticos de texto pois a implementação de t
Resolução comentada:
Resolução comentada:
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9)
O correto é:
Um sistema de recomendação por filtragem colaborativa analisa similaridades entre as interações usuário-item
sistema identifica similaridades, ele consegue fazer recomendações a novos usuários. Geralmente, usuários ac
semelhantes gostaram.
Código da questão: 49631
A partir de seus conhecimentos sobre sistemas de recomendação, analise os itens a seguir:
( ) A fatoração matricial é uma forma de trabalhar a matriz de proximidades para poder organizar alfabeticam
( ) Deep learning pode ser utilizado em sistemas de recomendação para criar redes neurais relacionando usuá
( ) A principal diferença entre métodos baseados em filtragem colaborativa e métodos baseados em conteúdo
usuários e objetos, ao passo que o segundo analisa as suas características.
( ) O método nearest-neighbor, quando aplicado a sistemas de recomendação baseados em filtragem colabor
usuário-usuário, mas não é capaz de gerar matrizes usuário-item.
Assinale a alternativa que julga corretamente as afirmações acima como verdadeiras (V) ou falsas (F).
Alternativas:
V – V – V – F.
F – F – V – F.'
V – V – F – F.
F – V – V – V.
F – V – V – F. check CORRETO
( ) A fatoração matricial é uma forma de trabalhar a matriz de proximidades, mas a organização não é feita po
( ) Deep learning pode ser utilizado em sistemas de recomendação para criar redes neurais relacionando usuá
( ) A principal diferença entre métodos baseados em filtragem colaborativa e métodos baseados em conteúdo
usuários e objetos, ao passo que o segundo analisa as suas características.
( ) O método nearest-neighbor, quando aplicado a sistemas de recomendação baseados em filtragem colabor
usuário-usuário e também é capaz de gerar matrizes usuário-item.
Código da questão: 49633
Analise atentamente a afirmativa a seguir:
"Este algoritmo utiliza predições de muitos indivíduos aleatórios, cada uma podendo ter variância diferente, e
Assinale a alternativa que representa o algoritmo ao qual a afirmação acima se refere.
Alternativas:
Rede neural.Support vector machine.
K t i hb
Resolução comentada:
Resolução comentada:
Fonte: adaptada de Gormley (2017).
Descrição: esta figura contém uma representação utilizada para relacionar seis obras literárias e seus respecti
A Figura 1 contém a relação entre obras literárias e suas características; porém, elas estão divididas em duas e
aproximação da primeira, utilizada para simplificar a análise.
Essa aproximação é uma técnica bastante
utilizada para a manipulação de dados em sistemas de recomendação. Sendo assim,
assinale a alternativa que contém o nome correto da técnica representada pela
Figura 1.
Alternativas:
Recomendação por filtragem colaborativa baseada em métodos de aprendizado profundo.
Recomendação por filtragem colaborativa baseada em métodos de inversão matricial.
Recomendação por filtragem colaborativa baseada em métodos de relações de conteúdos.
Recomendação por filtragem baseada em conteúdo com métodos híbridos.
Recomendação por filtragem colaborativa baseada em métodos de fatoração matricial. check CORRETO
a figura contém claramente uma fatoração matricial. A matriz inicial, de dimensão elevada, é manipulada de ta
representada pela multiplicação entre as matrizes  e . Com isso, a fatoração fica da seguinte forma:
Código da questão: 49634
Resolução comentada: