Aprendizagem de Máquina (Unidade 3)

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Aprendizagem de Máquina
Unidade 3
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Introdução à inteligência artificial
1. Os sistemas de inteligência artificial (IA) mudaram a forma como interagimos com a computação. Essas aplicações são capazes de processar, com rapidez, uma quantidade enorme de dados que têm suas origens nos mais variados meios.
Com base nesse conceito, analise as afirmativas abaixo e identifique aquela que está em conformidade com as características de um sistema de inteligência artificial.
B. Os sistemas de IA devem coletar e analisar os dados, sendo capazes de gerar alguma inferência sobre a manipulação e análise desses dados.
2. As aplicações de inteligência artificial são classificadas como fracas, fortes e superinteligentes. Com relação às categorizações da inteligência artificial, analise as afirmativas e identifique a que está em concordância com as características da inteligência artificial classificada como forte.
A. São sistemas capazes de aprender com as ações executadas, aprimorando a si mesmos em suas técnicas de análise de dados.
3. Considere a afirmativa a seguir:
 
Quando de posse dos dados, procura-se agrupá-los e reduzi-los, sob forma de amostra, deixando de lado a aleatoriedade presente.
Essa afirmativa faz referência a qual método matemático?
B. Análise de frequências.
4. A quantidade de incidências em determinado intervalo de tempo é um indicativo de frequência. Supondo que um sistema de IA esteja coletando esses dados, é correto afirmar que:
D. será um dado tabelado pelo sistema e que, com outras informações relacionadas, pode ser ou não considerado.
5. Com o passar do tempo, surgem várias linhas de estudo da IA. Uma delas é a biológica, que estuda o desenvolvimento de conceitos que pretendiam imitar as redes neurais humanas. Nos anos 60, essa ciência recebe a alcunha de inteligência artificial. Os pesquisadores da linha biológica acreditavam ser possível máquinas realizarem tarefas humanas complexas como raciocinar, por exemplo.
Considerando esse trecho, é possível afirmar que:
E. o estudo da IA é antigo, e pesquisadores desenvolveram essa ciência a partir do pensamento humano representado pelas redes neurais.
Testes de Turing
1. O teste de Turing vem sendo usado até os dias atuais para avaliar as capacidades das máquinas. Analise as afirmativas abaixo e identifique a que está em conformidade acerca do teste de Turing.
B. O teste de Turing se baseia na ideia de que uma máquina seja capaz de imitar o comportamento humano a ponto de enganar um ser humano comum.
2. A inteligência é a capacidade de escolher entre várias possibilidades a opção mais acertada para resolver um problema. Nesse sentido, vale diferenciá-la da sabedoria, que é o acúmulo de conhecimentos. A inteligência significa fazer melhor uso de um saber prévio. Qual das afirmativas abaixo, sobre o teste de Turing, é coerente com essa afirmativa?
E. A submissão de um sistema ao teste de Turing por si só é questionada sob o ponto de vista biológico quanto a definir se um sistema é ou não inteligente como o ser humano.
3. Analise o trecho a seguir.
Curiosamente, o primeiro chatbot foi o que mais próximo chegou de bater o teste. Chamava-se Eliza e foi escrito em meados dos anos 1960. Rodava em computadores muito inferiores aos atuais, e seu código era rudimentar.
Com base na afirmativa acima, pode-se concluir:
A. Apesar de sua relevância na área de inteligência artificial, o teste de Turing se mostra ainda como um teste de imitação, e não como evolução da IA.
4. "No campo da Inteligência Artificial, não existe marco mais emblemático e controverso do que o teste de Turing", disse o professor Kevin Warwick, da Universidade de Reading. Tal afirmação está relacionada a qual das opções abaixo?
C. Devido ao fato de o teste de Turing imitar o ser humano, vários pesquisadores afirmam que ele por si só não é suficiente para comparar a inteligência da máquina com a do ser humano.
5. Chatbots são sistemas que simulam uma conversa humana, amplamente utilizados hoje para automatizar tarefas repetitivas e burocráticas, como, por exemplo, responder a dúvidas repetitivas. Analise as afirmativas a seguir e aponte a verdadeira sobre o propósito de sistemas de chatbot.
D. Sistemas de chatbot estão em larga utilização para auxiliar, por exemplo, tarefas de responder questionamentos repetitivos, agilizando o atendimento.
Estatística para Inteligência artificial
1. A média (Me) é calculada somando-se todos os valores de um conjunto de dados e dividindo-se pelo número de elementos desse conjunto.
Identifique a fórmula a seguir que pode ser utilizada para calcular a média da altura de três pessoas, considerando que:
A1 = Pessoa 1
A2 = Pessoa 2
A3 = Pessoa 3
Q = Quantidade de pessoas
C. Média = A1 + A2 + A3 / Q
2. Para encontrar a amplitude de um conjunto, basta calcular a diferença entre o maior e o menor valor da lista. Um professor fez uma pesquisa de idades em uma turma do ensino médio, composta por 15 alunos, e obteve os seguintes resultados: 15, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 14, 16, 16, 16, 17, 17, 18, 18.
Qual é a amplitude das idades dos alunos dessa sala de aula?
D. 4
3. Acerca da definição do conceito de Variância e do desvio padrão, é correto afirmar que:
A. Para encontrar o valor do desvio padrão é necessário antes determinar o valor da variância.
4. Em Machine Learning temos a aprendizagem supervisionada. Na aprendizagem supervisionada existe um conjunto prévio de dados inseridos na máquina, e as sugestões que serão dadas ao usuário devem ser parecidas com os dados registrados.
Quais das técnicas seguintes poderiam ser utilizadas para implementar esse tipo de algoritmo?
A. Média, desvio padrão e regressão linear.
5. No mercado financeiro e nas instituições bancárias, os métodos estatísticos são empregados para modelagem financeira e econômica, visando modelar o comportamento do crédito e da inadimplência.
Analise as afirmativas seguintes e indique qual seria útil para o cenário descrito.
D. Seria importante o auxílio de um sistema Inteligente para analisar os dados e a implementação de algoritmos estatisticos para apoiar a tomada de decisão.
Perceptrons
1. Uma tabela-verdade costuma ser utilizada para representar um conjunto de variáveis de entradas e saídas elencando todas as combinações possíveis nas entradas. Quais das estruturas descritas abaixo atendem à tabela-verdade a seguir?
D. Dois neurônios, um para cada saída, mas cada um recebendo ambas as entradas.
2. A função de erro mede a que distância a rede está da resposta ideal. Além disso, serve tanto como métrica de avaliação de desempenho quanto para orientar mudanças no valor de peso e viés que aproximem a rede de uma resposta melhor. Por que motivo não se deve utilizar a média do erro como métrica?
E. Funções simétricas resultariam em média nula.
3. Para que uma rede neural aprenda, seus pesos podem ser inicialmente nulos ou ter valores aleatórios. Porém, a partir da tentativa de classificar um conjunto de dados, ela deverá ser capaz de reconhecer o seu próprio erro e fazer ajustes em seus pesos e vieses de forma a tentar obter resultados melhores na sequência. Qual seria o custo para um aprendizado supervisionado considerando o vetor de saída y e as respectivas saídas desejadas do vetor yd abaixo?
Y =[2 -1 3] 
Yd =[1 -0,5 2] 
A. 0,375.
4. Os parâmetros de uma rede neural podem ser expressos na sua forma vetorial. Qual seria a soma ponderada e a saída para os vetores peso (w) e entrada (x) abaixo com um viés de -5 para uma função de ativação logística (g)?
w = [2,0 0,4 -0,3 0,9]
D. inj = 2,6 ; y = 0.
5. O custo, normalmente calculado pela função de custo a partir do erro, é utilizado no processo de aprendizado. Utilizando o método do erro quadrático médio, determine qual das hipóteses tem o maior custo?
h0 (x) - -20 + 0,5x
h1 (x) = -10+ 0,2x
(x, y) = (60, 10)
D. h1: com um custo de C(w, b ) = 32