Colaborar - Av - Subst 1 - Machine Learning I

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Av - Subst. 1 - Machine Learning I
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Período: 06/06/2023 00:00 à 10/06/2023 23:59
Situação: Cadastrado
Tentativas: 3 / 3
Pontuação: 2500
Protocolo: 867872225
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1)
a)
b)
c)
No Teorema de Bayes, a distribuição a priori possui papel fundamental, pois ela é responsável pelo
cálculo da probabilidade de ocorrência de um evento futuro (probabilidade a posteriori) (MUELLER;
MASSARON, 2019). Em relação à teoria bayesiana, analise as seguintes afirmativas:
I) A distribuição de probabilidade utilizada para atualização dos parâmetros depois da observação dos
elementos da amostra é conhecida como distribuição a posteriori
II) A distribuição de probabilidade atribuída anteriormente à observação da amostra é chamada distribuição
a priori
III) A distribuição a priori indica a probabilidade atribuída a um evento antes da obtenção de informações
experimentais ou amostrais deste evento.
Assinale a alternativa correta.
Alternativas:
I apenas.
I e II apenas.
II e III apenas.
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javascript:void(0);
javascript:void(0);
d)
e)
2)
a)
b)
c)
d)
e)
3)
a)
b)
c)
d)
e)
4)
I e III apenas.
I, II, III. Alternativa assinalada
A teoria da decisão é o estudo das escolhas de um agente (MUELLER; MASSARON, 2019). Essa teoria
envolve o uso de processos racionais para selecionar a melhor alternativa dentre um conjunto de
alternativas possíveis. Essa teoria é composta por alguns elementos, incluindo o conhecimento anterior que
se tem sobre um determinado problema (por exemplo: classes do problema).
 Com base nessas informações, assinale a alternativa que indica o elemento da teoria de decisão que
armazena o conhecimento anterior de um problema.
Alternativas:
Probabilidade a priori. Alternativa assinalada
Probabilidade a posteriori.
Entropia.
Ganho de informação.
Classes.
A redução da dimensionalidade pode ser realizada por meio de duas técnicas: extração e seleção de
características (atributos). O processo de extração realiza uma transformação linear entre as variáveis
originais da base de dados, gerando novas representações para estes dados sem perder suas características
originais (GIBSON, 2015).
Assinale a alternativa que indica uma das técnicas mais utilizadas para a extração de características.
Alternativas:
Análise de Bayes das Probabilidades.
Análise da Covariância das Amostras.
Análise dos Componentes Principais. Alternativa assinalada
Análise dos Elementos Variáveis.
Análise da Estimação das Classes.
 Com o passar dos anos e graças às novas tecnologias existentes, podemos considerar que machine
learning nasceu do reconhecimento de padrões, bem como de teoria dos computadores que permitem
aprendizado sem que haja programação para a realização de tarefas.
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a)
b)
c)
d)
e)
5)
a)
b)
c)
d)
e)
Considerando o texto acima,  o que é aprendizagem de máquina?
Alternativas:
Aprendizagem de máquina pode ser compreendido como um subcampo da
inteligência artificial que tem como objetivo lidar com algoritmos computacionais que
podem ser melhorados a partir de uma aprendizagem contínua sem que haja a
necessidade de uma programação específica em qualquer linguagem de
programação.
Alternativa assinalada
Aprendizagem de máquina pode ser compreendido como um subcampo da inteligência artificial que
tem como objetivo lidar com hardware  que podem ser melhorados a partir de uma aprendizagem
contínua sem que haja a necessidade de uma programação específica em qualquer linguagem de
programação.
Aprendizagem de máquina pode ser compreendido como um subcampo da inteligência artificial que tem
como objetivo lidar com somente matemática que podem ser melhorados a partir de uma aprendizagem
contínua sem que haja a necessidade de uma programação específica em qualquer linguagem de
programação.
Aprendizagem de máquina pode ser compreendido como um subcampo da inteligência artificial que
tem como objetivo lidar com somente sistemas de informações geográficas que podem ser melhorados
a partir de uma aprendizagem contínua sem que haja a necessidade de uma programação específica em
qualquer linguagem de programação.
Aprendizagem de máquina pode ser compreendido como um subcampo da inteligência artificial que tem
como objetivo lidar com somente dados    que podem ser melhorados a partir de uma aprendizagem
contínua sem que haja a necessidade de uma programação específica em qualquer linguagem de
programação.
Area da ciência que tem como objetivo realizar a classificação de objetos levando em consideração
categorias ou classes que já são previamente estipuladas. Neste contexto pode ser considerado a
classificação de textos, imagens, ondas (como é o caso de voz e rádio) e até mesmo qualquer medida que
necessite ser classificada.
De qual técnica de aprendizagem de máquina o texto se refere?
Alternativas:
Estatística
Reconhecimento de padrão Alternativa assinalada
Mineração de texto
Ciências de dados
Estatística descritiva
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