Conceitos de Machine Learning

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15/05/2023, 18:27 Avaliação I - Individual
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GABARITO | Avaliação I - Individual (Cod.:829249)
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Prova 62149619
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 9/1
Nota 9,00
Importante para a formulação do conceito de Machine Learning, o exemplo do jogo 
denominado "game of checkers", proposto no experimento de Arthur Samuel (1959), tratava de um 
programa de aprendizado de máquina para jogar damas. Com base na definição do Machine 
Learning, assinale a alternativa CORRETA:
A Um programa que aprende a partir da experiência E, em relação ao tempo T, com medida de
desempenho P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
B Um programa que aprende a partir da experiência E, em relação a uma classe de tarefas T, com
medida de problemas P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
C Um programa que aprende a partir da execução E, em relação ao tempo T, com medida de
desempenho P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
D Um programa que aprende a partir da experiência E, em relação a uma classe de tarefas T, com
medida de desempenho P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
Os sistemas de Machine Learning, em português conhecidos como sistema de aprendizagem 
automática ou sistemas de aprendizado de máquina, podem ajudar a descobrir padrões, realizar 
determinadas tarefas através da generalização de casos e na utilização de dados. Os algoritmos de 
aprendizado de máquina têm um modo de aprendizado que são apresentados exemplos do que é 
desejado como entrada e saída, de modo que o objetivo é aprender uma regra que mapeia a entrada na 
saída. Com base nesse modo, assinale a alternativa CORRETA:
A Aprendizado supervisionado.
B Aprendizado por reforço.
C Aprendizado não supervisionado.
D Aprendizado por sistemas.
O Fluxo de implementação de um algoritmo de Machine Learning são uma sequência de passos 
que objetivam ensinar o algoritmo, a partir de um conjunto de dados, a realizar a ação, mas, 
principalmente, garantir que o algoritmo aprendeu. Sobre o fluxo de implementação de um algoritmo 
de Machine Learning, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A etapa de análise de dados é a primeira do processo de Machine learning e pode ser simples, do 
ponto de vista de se conectar a um Dataset CSV ou a um banco de dados relacional.
( ) A coleta de dados é a etapa em que se deve tratá-los, de forma correta, antes de seu uso ou 
armazenamento. Pode ser utilizada em conjunto com a análise exploratória de dados, quando se 
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realiza um estudo das características dos dados, geralmente por meio de gráficos
( ) A etapa de escolha do modelo é o momento de selecionar os algoritmos que serão avaliados e 
futuramente aplicados em sua aplicação de Machine learning.
( ) A avaliação é responsável por utilizar o conjunto de testes e verificar a capacidade de 
generalização do algoritmo, ou seja, verificar se o algoritmo aprendeu com os dados de treino.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - V - V.
B F - V - F - V.
C V - F - F - F.
D V - F - V - F.
Os sistemas de aprendizado de máquina apresentam características peculiares que possibilitam 
uma classificação não exclusiva desses sistemas em função da linguagem de descrição, do modo de 
aprendizado, do paradigma de aprendizado, das formas e da tarefa de aprendizado. Com base nas 
formas de aprendizado, assinale a alternativa CORRETA:
A Classificação e regressão.
B Simbólico e estatístico.
C Supervisionado e não supervisionado.
D Incremental e não incremental.
Machine Learning, compreendido como o aprendizado de máquina a partir dos dados 
previamente conhecidos, é definido como um campo preocupado com a questão de como construir 
programas de computador que melhorem automaticamente a experiência do usuário. Também pode 
ser dividido em: Tarefa (T), Medida de Desempenho (P) e Experiência de Treinamento (E). 
Considerando uma tarefa de aprendizado de máquina, que seja um chatbot, classifique V para as 
sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A tarefa (T) é a medida de desempenho é a porcentagem de mensagens de bots corretamente 
classificadas.
( ) A tarefa (T) é categorizar as mensagens enviadas por bots e por humanos.
( ) A experiência (E) é o histórico de várias mensagens anteriores corretamente identificadas.
( ) A medida (P) a medida de desempenho é a porcentagem de mensagens de bots corretamente 
classificadas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - F - F.
B V - F - V - F.
C F - V - V - V.
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D F - F - V - V.
Dentre os conceitos que envolvem as características de Machine Learning, os paradigmas de 
aprendizado de máquina podem ser simbólicos, estatísticos, conexionistas, baseado em exemplos ou 
genético. Com base no exposto, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Simbólico.
II- Estatístico.
III- Baseado em exemplos.
IV- Conexionista.
V- Genético.
( ) Baseado em exemplos: uma forma de classificar um exemplo é lembrar de outro similar, cuja 
classe é conhecida, e assumir que o novo exemplo tem a mesma classe. Essa filosofia demonstra os 
sistemas baseados em exemplos, que os classificam como nunca vistos por meio de exemplos 
similares conhecidos. Esse tipo de sistema de aprendizado é denominado lazy (preguiçoso) e 
necessita manter os exemplos na memória para classificar novos exemplos, em oposição aos sistemas 
eager (gulosos), que utilizam os exemplos para induzir o modelo, descartando-os logo após. 
( ) Conexionista: de modo geral, essa abordagem trata das redes neurais, que são construções 
matemáticas simplificadas, inspiradas no modelo biológico do sistema nervoso. A representação de 
uma rede neural envolve unidades altamente interconectadas e, por isso, o nome conexionismo é 
utilizado para descrever a área de estudo. 
( ) Genético: paradigma de aprendizado derivado do modelo evolucionário proposto por David 
Goldberg, em 1989, no livro "Algoritmos genéticos em pesquisa, otimização e Machine learning". 
Um classificador genético consiste de uma população de elementos de classificação que competem 
para fazer a predição
( ) Buscam aprender construindo representações simbólicas de um conceito, por meio da análise de 
exemplos e contraexemplos dele. As representações simbólicas estão tipicamente na forma de alguma 
expressão lógica, árvore de decisão, regras ou rede semântica. 
( ) Pesquisadores em estatística têm criado diversos métodos de classificação, muitos deles 
semelhantes aos métodos posteriormente desenvolvidos pela comunidade de aprendizado de 
máquina. A ideia geral consiste em modelos estatísticos para encontrar uma boa aproximação do 
conceito induzido. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - III - I - V - IV.
B I - II - III - IV - V.
C V - IV - III - I - II.
D III - IV - V - I - II.
A arquitetura é organizada em cinco camadas: Fontes de dados, ETL +, Corpus, OLAP e 
Consumidor / Solicitante. Podemos perceber que o framework suporta interações e iterações porque 
os aplicativos (na camada Consumidor / Solicitante) não apenas consomem cubos de dados, mas 
podem solicitar dados que se adaptem melhor às suas necessidades. As fontes de dados são 
dinâmicas, pois são notícias coletadas de sites. Inicialmente, fornecemos um corpus de textos em 
inglês. Como parte do ETL +, o rastreador extrai dados de jornais digitais para obter o corpus on-line. 
Com base na imagem e associando com as etapas de aprendizado de um algoritmo de Machine 
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Learning, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O Crawler faz a etapa de coleta de dados.
( ) O Crawler faz a etapa de preparação dos dados.
( ) A etapa de Limpezae integração de dados coleta de dados.
( ) A etapa de Limpeza e integração de dados é a preparação dos dados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - V.
B V - F - F - V.
C F - V - V - V.
D V - F - V - F.
Machine Learning, compreendido como o aprendizado de máquina a partir dos dados 
previamente conhecidos, é definido como um campo preocupado com a questão de como construir 
programas de computador que melhorem automaticamente a experiência do usuário. Também pode 
ser dividido em: Tarefa (T), Medida de Desempenho (P) e Experiência de Treinamento (E). Com base 
no diagnóstico de gravidez de risco, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Tarefa T.
II- Medida de Desempenho P.
III- Experiência de Treinamento E. 
( ) Classificar novas gestantes com potenciais riscos na gravidez.
( ) Porcentagem de pacientes classificadas corretamente.
( ) Base de dados histórica contendo exemplos de gestantes com ou sem gravidez de risco.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
Sobre a associação dos itens acima, selecione a alternativa CORRETA com a associação entre os 
itens.
A II - I - III.
B III - I - II.
C III - II - I.
D I - II - III.
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Os sistemas de aprendizado de máquina apresentam características peculiares que possibilitam 
uma classificação não exclusiva desses sistemas em função da linguagem de descrição, do modo de 
aprendizado, do paradigma de aprendizado, das formas e da tarefa de aprendizado. Com base nas 
características e seus tipos, associe os itens, utilizando o código a seguir: 
I- Modos de aprendizado. 
II- Paradigmas de aprendizado. 
III- Formas de aprendizado.
IV- Tarefas de aprendizado.
( ) Supervisionado, Não Supervisionado, Por Esforço.
( ) Incremental e Não Incremental.
( ) Simbólico, Estatístico, Conexionista e Genético.
( ) Classificação, Regressão, Agrupamento e Associação.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - IV - III - II.
B I - II - III - IV.
C I - III - II - IV.
D IV - III - II - I.
Machine Learning, compreendido como o aprendizado de máquina a partir dos dados 
previamente conhecidos, é definido como um campo preocupado com a questão de como construir 
programas de computador que melhorem automaticamente a experiência do usuário. Também pode 
ser dividido em: Tarefa (T), Medida de Desempenho (P) e Experiência de Treinamento (E). 
Considerando o problema de Detectar um perfil de clientes para fornecer cartão de crédito, associe os 
itens, utilizando o código a seguir:
I- Tarefa T. 
II- Medida de Desempenho P.
III- Experiência de Treinamento E. 
( ) Uma base de dados histórica em que os clientes já conhecidos são previamente classificados 
como bons ou maus pagadores.
( ) Porcentagem de clientes classificados corretamente.
( ) Classificar potenciais novos clientes como bons ou maus pagadores.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - II - III.
B II - I - III.
C III - II - I.
D III - I - II.
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