AV I_ G 37 A FIA 5 - Fundamentos de Inteligência Artificial1

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03/05/2023, 16:28 AV I: G.37.A.FIA.5 - Fundamentos de Inteligência Artificial
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AV I
Entrega 7 mai em 23:59 Pontos 40 Perguntas 10
Disponível 29 abr em 0:00 - 7 mai em 23:59 Limite de tempo 120 Minutos
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Pontuação deste teste: 24 de 40 *
Enviado 3 mai em 16:26
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3 / 3 ptsPergunta 1
ETL é a abreviação de Extract, Transform, Load que, em
tradução livre, significa extração, transformação e carga,
respectivamente. Essas são três funções de base de dados que
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são combinadas em uma ferramenta responsável por extrair os
dados de uma base e colocá-los em outra base. Além disso, o
ETL também é utilizado para converter bancos de dados de um
formato ou tipo para outro.
Considerando o exposto, analise as asserções a seguir quanto ao
emprego de ETL:
I. O ETL pode ser usado para centralizar os dados em um único
repositório de dados, viabilizando o aprendizado de máquina.
II. O ETL é usado para transformar dados de uma base de dados em
um modelo .doc.
III. ETL é uma técnica de mineração de dados que pode ser usada
para descobrir padrões nos dados.
IV. O ETL pode ajudar a mover dados de várias fontes de IoT (Internet
of Things) para um único local onde você pode analisá-los.
Está correto o que se afirma em:
 II, III, IV. 
 I e IV. 
 II e III. 
 I e II. 
 I, II e III. 
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Feedback:
IoT significa Internet das Coisas e se refere ao uso de
dispositivos e sistemas conectados que aproveitam os dados
coletados por sensores e atuadores incorporados em máquinas
e outros objetos físicos, como o sensor em um semáforo. O
ETL pode mover todos os dados das diversas fontes e
armazená-los em uma única base. O aprendizado de máquina é
um método de análise de dados que automatiza a construção
de modelos analíticos. Desse modo, o ETL pode centralizar os
dados em um único repositório (por exemplo, Data Warehouse)
para efetuar as análises.
Você pode ler mais na unidade 1, tópico 3.
3 / 3 ptsPergunta 2
A mineração de dados é o processo de análise de grandes
volumes de dados para descobrir inteligências que ajudem as
empresas a resolver problemas, mitigar riscos e aproveitar novas
oportunidades. Esse ramo da ciência de dados tem a
nomenclatura derivada das semelhanças entre procurar
informações valiosas em um grande banco de dados e extrair
uma montanha de minério.
Considerando as informações sobre mineração de dados, analise as
asserções a seguir a respeito dos principais conceitos de mineração
de dados.
I. Usa aprendizado de máquina.
II. Usa dados diretamente dos sistemas de processamento de
transações.
III. Ajuda os gerentes na tomada de decisões de rotina.
IV. Limpeza e preparação de dados.
Está correto o que se afirma em:
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 II e III. 
 II e IV. 
 III e IV. 
 I e III. 
 I e IV. 
Feedback:
Limpeza e preparação de dados é uma etapa na qual os dados
são transformados em um formulário adequado para análises e
processamentos adicionais, como a identificação e a remoção
de erros e a falta de dados (dados incompletos).
Do mesmo modo, o aprendizado de máquina é um conceito de
mineração de dados no qual um programa, usando
probabilidades estatísticas, permite aos computadores ter a
capacidade de "aprender" sem que sejam explicitamente
programados.
Você pode ler mais na unidade 1, tópico 3.
3 / 3 ptsPergunta 3
Desde os tempos mais remotos o ser humano produz dados. Os
homens das cavernas escreviam nas paredes. Seus hieróglifos
tornaram-se dados que permitem hoje compreendermos o modo como
viviam. Tempos depois, os pergaminhos foram escritos e os dados
contidos contam a história de povos antigos. Atualmente, milhões de
dados são produzidos por hora; logo, armazená-los e tratá-los torna-se
um desafio para todos. Há, porém, um desafio maior ainda, que é
interpretar esses dados e tirar deles algum valor, assim como fizemos
com os hieróglifos e pergaminhos antigos.
De acordo com o seu conhecimento e os conceitos de ETL, assinale a
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alternativa correta em relação aos tipos e exemplos de visualização de
dados:
 
A fase de extração é considerada a mais importante, pois é nela que os
dados são enviados para o Data Warehouse.
 
A extração de dados consiste em limpar os dados, resolvendo
problemas como inconsistências nesses dados.
 
Ao realizar a carga (load) para um Data Warehouse, os dados são
organizados de acordo com o tipo, por exemplo, tipos de texto e tipos
de números.
 
A fase de transformação (Transform) do ETL é uma técnica de
mineração de dados que pode ser usada para descobrir padrões nos
dados.
 
As ferramentas de ETL automatizam o processo de extração de dados
dos diferentes bancos de dados e o entrega para um Data Warehouse.
Feedback:
O processo de ETL desempenha um papel fundamental nas
estratégias de integração de dados. O ETL permite que as
empresas coletem dados de várias fontes e os consolidem em
um único local centralizado. O ETL também possibilita que
diferentes tipos de dados trabalhem juntos.
Você pode ler mais na unidade 1, tópico 4.
3 / 3 ptsPergunta 4
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Leia o trecho a seguir:
Os operadores aritméticos de soma, subtração, divisão e multiplicação
podem ser utilizados nas operações com números inteiros e números
reais. Se um número inteiro for dividido por um número real, teremos
um número do tipo real como resultado. Esses operadores podem ser
utilizados em uma cadeia de instruções, respeitando sempre a ordem
de precedência matemática: primeiro a multiplicação, em seguida a
divisão, a soma e, por fim, a subtração.
De posse dessas informações e do conteúdo estudado sobre Python,
analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Supondo os seguintes valores de variáveis do tipo string:
A=”Bom” e B=”dia”, podemos somar A+B, obtendo C = A + B que
é igual a “Bom dia”.
PORQUE
II. Quando realizamos a soma de strings, o resultado final é a
concatenação das duas strings com comportamento semelhante
ao símbolo de &.
A seguir, assinale a alternativa correta:
 A asserção I é falsa e a II é verdadeira. 
 A asserção I é verdadeira e a II é falsa. 
 
As asserções I e II são verdadeiras e a II é uma justificativa correta da
I.
 
As asserções I e II são verdadeiras,mas a II não é uma justificativa
correta da I.
 As asserções I e II são falsas. 
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Feedback:
Quando somamos duas strings na realidade estamos
realizando uma junção. Desse modo, estamos juntando a
palavra “Bom” com a palavra “dia” e o resultado é a frase “Bom
dia”.
Em Python o símbolo responsável por realizar a concatenação
de strings é o sinal de adição +. O e-comercial “&” não realiza
concatenação. 
Veja mais sobre variáveis e manipulação de string no tópico I na
unidade 2.
3 / 3 ptsPergunta 5
As variáveis, em linguagem de programação, são representações
textuais de espaços na memória onde podemos guardar valores.
Temos as variáveis de tipo inteiro, responsável por guardar números
inteiros, e variáveis do tipo real, que guardam números reais. Temos
variáveis do tipo cadeia de caracteres, que armazenam palavras e
frases.
Também temos os tipos booleanos, os quais retornam os valores
VERDADEIRO ou FALSO. Assim, analise com atenção o código a
seguir:
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Assim, considerando as informações apresentadas e os conteúdos
estudados sobre estruturas condicionais, o que é correto falar sobre a
saída desse código?
 Será apresentada na tela as mensagens “México Itália”. 
 Será apresentada a mensagem “Brasil Itália”. 
 Será apresentada na tela a mensagem “México”. 
 Será apresentada na tela a mensagem “Itália”. 
 Será apresentada na tela a mensagem “Inglaterra”. 
Feedback:
A variável cond3 receberá na linha 3 e a variável cond4
receberá na linha 4 o valor igual a True. Entretanto, na linha 11
a condição if é uma condição interna a outro if, o da linha 9. Ou
seja, a única possibilidade de realizar o teste da linha 11 é se o
if da linha 9 for verdadeiro, o que não é, por isso não é
impressa a mensagem México. Se retirarmos a tabulação do if
da linha 11, dessa forma sim será apresentada a palavra
México. Por outro lado, na linha 13, o if verificará se cond4 é
verdadeiro e, como é verdadeiro, então mostra a mensagem
Itália.
Veja mais sobre estrutura condicional no tópico 2.
3 / 3 ptsPergunta 6
Leia o trecho a seguir:
Em uma pesquisa, o entrevistador fez a seguinte pergunta: “A caridade
é o melhor meio de ajudar as pessoas que mais necessitam?”. Foi
elaborado um questionário com 10 pontuações em uma escala, em
que 1 (valor mínimo) é “Discordo totalmente” e 10 (valor máximo) é
“Concordo totalmente”. A seguir encontram-se os dados coletados.
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6 4 7 2 9
1 4 4 6 4
1 6 9 8 4
2 7 1 8 3
Considerando esses dados, bem como as informações fornecidas,
pode-se considerar como informações corretas a respeito dos dados
da amostra:
 
O valor modal (moda) é 4 e corresponde a 25% da amostra. Pode ser
obtido com o método mode().
 
O valor modal (moda) é o que aparece com maior frequência e, nesse
caso, foi o número 1.
 
A mediana e a média possuem o mesmo valor. Nesse caso, podem ser
obtidas pelo método median().
 
O desvio padrão para essa amostra é igual ao valor da média e é
obtido pelo método desvpad().
 
Pode-se dizer que pelo menos 60% das pessoas deram nota menor do
que a média.
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Feedback:
Para esse exercício, coloque todos os dados em ordem
crescente. Como a amostra possui um número par de dados,
haverá 2 números centrais cujo valor é 4. Ache a média desses
dois valores e, então, teremos a mediana, que é 4. Na amostra
temos 5 entradas para o número 4, logo 5/20 ou 1/4 ou 25% da
amostra corresponde ao valor 4. Por fim, para obtermos o valor
modal, utilizamos o método mode().
Veja mais no tópico 2 da unidade 3.
3 / 3 ptsPergunta 7
Uma mediana divide um conjunto de dados em duas partes iguais. O
conjunto pode ser subdividido ainda mais em quatro partes iguais por
valores chamados quartis. Os quartis dividem o conjunto de dados em
quartos com cada quarto contendo um quarto (ou 25%) dos dados. Os
quartis são como "medianas" adicionais da metade inferior e superior
do conjunto de dados. Um quartil é um número e não é um intervalo de
valores.
Uma empresa deseja saber o número de acessos ao seu site. Para
tanto, registrou o número de acessos (em milhares) durante 15 dias.
Veja os dados coletados: 19, 12, 9, 7, 17, 10, 6, 18, 9, 14, 19, 8, 5, 17,
9.
A partir dessas informações e do conhecimento estudado no livro da
disciplina, responda qual alternativa apresenta o método para calcular
o segundo quartil bem como quanto será o seu valor.
 
Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(0.5) e o seu
valor será 10.
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Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(50) e o seu valor
será 6.
 
Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(50) e o seu valor
será 10.
 
Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(2) e o seu valor
será 6.
 
Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(2) e o seu valor
será 10.
Feedback:
Antes de tudo, vamos pegar os dados coletados e organizar em
ordem crescente, ficando assim: 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 10, 12, 14,
17, 17, 18, 19, 19. O valor do segundo quartil é o mesmo da
mediana que, por sua vez, é o exato valor do meio que, para
nós, é o 10. Logo, temos que a mediana será 10. Para
encontrar um determinado quartil, utilizamos o método quartile,
passando como parâmetro qual quartil desejamos, se o primeiro
(0.25), se o segundo (0.5) ou o terceiro (0.75).
Veja mais no tópico 2 da unidade 3.
Não avaliado ainda / 13 ptsPergunta 8
aprendizado de máquina (ou machine learning) tem como premissa
principal a aprendizagem a partir dos dados (MITCHELL, 1997).
Dessa forma, procura-se inferir um conceito mais geral a partir da
observação de dados e exemplos passados. Quando se fala em
Ciência de dados, há basicamente três paradigmas do aprendizado
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Sua Resposta:
de máquina que são importantes conhecer. Explique brevemente
cada uma delas.
O aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência
artificial que envolve o desenvolvimento de algoritmos que
podem aprender e fazer previsões ou decisões com base em
dados.
Existem três paradigmas ou abordagens principais para o
aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado,
aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.
No aprendizado supervisionado, envolve o aprendizado de uma
função que mapeia entradas para saídas tendo como base um
conjunto de dados, o algoritmo inferirá o valor da variável dependente
a partir de um conjunto de variáveis independentes.
 No aprendizado não supervisionado, O algoritmo não é fornecido
com nenhuma orientação explícita, ou seja, existem somente as
variáveis independentes que descrevem os dados.
O aprendizado por reforço: envolve aprender por tentativa e erro
cujo elemento chave é o estímulo-reposta, no qual um agente produz
resposta comportamentais a depender de estímulos positivos ou
negativos, os quais, por sua vez, vão gerar novas respostas em um
ciclo.
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No aprendizado supervisionado, tendo como base um conjunto
de dados, o algoritmo procura inferir
o valor da variável dependente a partir de um conjunto de
variáveis independentes.No aprendizado não supervisionado, existem somente as
variáveis independentes que descrevem os dados,
O aprendizado por reforço o elemento-chave é o estímulo-
resposta, no qual um agente produz respostas
comportamentais
a depender de estímulos positivos ou negativos, os quais, por
sua vez, vão gerar novas respostas em um
ciclo.
3 / 3 ptsPergunta 9
A presença de dados ausentes em conjuntos de dados é algo presente
na maior parte das informações provenientes do mundo real. É
possível remediar a existência de dados ausentes utilizando técnicas
estatísticas, como a média, a mediana e a moda.
Marque a alternativa INCORRETA a respeito das razões que propiciam
a ocorrência de dados ausentes:
 
Campos com opção correta faltante, por exemplo, uma lista de cidades
onde não consta uma delas em particular. A pessoa, ao preencher e
notar que não tem a sua cidade, provavelmente irá deixar em branco.
 
Campos que possuam cálculo automático dependente de outros
campos do conjunto de dados e que o sistema aleatoriamente possa
estar deixando de executar essa tarefa, que fica pré-agendada no
sistema.
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Campos não obrigatórios que, ao serem preenchidos, são deixados em
branco ou zerados, como idade, endereço, renda etc.
 
Campos que dependem de uma ação temporal, por exemplo, os dados
de navegação em um e-commerce, em que o nome do produto
adquirido e o valor somente existirão no conjunto de dados se o cliente
fizer a compra, senão eles estarão em branco até que o referido evento
ocorra.
 
Campos obrigatórios, mas sem a correta consistência que obrigue a
correta captura do preenchimento (nome completo, CPF, RG etc.).
Feedback:
A existência de dados ausentes sempre envolve uma questão
de modelagem do sistema para fazer a aquisição das
informações, seja por negligência de validação dos campos
e/ou pela coleta esparsa em tabelas pré-formatadas. Os
sistemas de informação simplesmente vão fazer o que o
programador mandou e não o que ele desejaria que pudesse
ser feito, já que os sistemas não agem por conta própria e de
forma aleatória.
Reveja esses conceitos na unidade 5, tópico 1.1.
0 / 3 ptsPergunta 10IncorretaIncorreta
Nos conjuntos de dados, é preciso observar, além da distribuição dos
dados, a ordem de grandeza das variáveis (colunas) que os contêm,
em especial quando houver discrepância entre as próprias variáveis de
um mesmo conjunto de dados. Para remediar isso, é possível
empregar técnicas de padronização e normalização.
Se você utilizar uma técnica de normalização baseada em Min-Max,
em uma determinada coluna, o que se pode afirmar em relação aos
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valores da média e do desvio padrão mínimo e máximo?
 A média será igual a 0 e o desvio padrão será igual a 1. 
 
O mínimo será o valor da média menos o desvio padrão e o máximo
será o valor da média mais o desvio padrão.
 A média será igual a 1 e o desvio padrão será igual a 0. 
 O mínimo será 0 e o máximo será 1. 
 
Nada se pode afirmar, porque não se conhece a distribuição dos
dados.
Feedback:
Pela própria característica da fórmula do Min-Max, a
normalização é feita de forma que os novos valores são
calculados dentro de um regime intervalar entre o mínimo e o
máximo da distribuição. Isso faz com que os novos valores
fiquem sempre dentro do intervalo [0,1], ou seja, mínimo = 0 e
máximo = 1.
Reveja esses conceitos na unidade 5, tópico 2.
Pontuação do teste: 24 de 40