AV Estácio - Ecossistema Hadoop

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Disc.: ECOSSISTEMA HADOOP 
Aluno: PAULO VINICIUS MEIRELES 
Professor: REGINA LUCIA NAPOLITANO FELICIO FELIX BATISTA Turma: 9001/AA 
 
 
Avaliação: 
10,00 
Nota Trab.: Nota Partic.: Nota SIA: 
10,0 pts 
 
 
 
 1. Ref.: 7807141 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
Qual o nome do recurso do Sklearn utilizado para mostrar o resultado de modelos para problemas de 
classificação? 
 
 Classification report. 
 
Regression report. 
 
Neural report. 
 
Neural network report. 
 
Neural network classification report. 
Respondido em 23/05/2023 21:09:46 
 
 
 2. Ref.: 7807166 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
Como podemos rearrumar, no Python, as dimensões de um conjunto de dados antes de passar para uma 
rede neural? 
 
 
Tuple(x). 
 Reshape(n,m). 
 
Shape(). 
 
Shape(n,m). 
 
Invert(m,n). 
Respondido em 23/05/2023 21:10:06 
 
 
 3. Ref.: 7807153 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
Qual o papel dos pesos nas redes neurais? 
 
 
Colapsar a rede neural de modo a minimizar a função de custo. 
 
Regularizar a rede neural de modo a maximizar a função de custo. 
 
Desregularizar a rede neural de modo a minimizar a função de custo. 
 
Desregularizar a rede neural de modo a maximizar a função de custo. 
 Regularizar a rede neural de modo a minimizar a função de custo. 
Respondido em 23/05/2023 21:10:30 
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807141.');
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807166.');
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807153.');
 
 
 4. Ref.: 7807172 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
Como é a abstração de camadas na biblioteca Keras? 
 
 Model.add(Dense(128, activation="sigmoid")). 
 
Model.add(Dense(128, activation="centroid")). 
 
Model.pop(Dense(128, activation="sigmoid")). 
 
Model.remove(Dense(128, activation="sigmoid")). 
 
Model.append(Dense(128, activation="sigmoid")). 
Respondido em 23/05/2023 21:11:17 
 
 
 5. Ref.: 7807154 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
Em relação à arquitetura LeNet das redes de convolução (CNN), selecione a opção correta. 
 
 
Possui cinco camadas de convolução. 
 A última camada é totalmente conectada 
 
Não precisa utilizar o hiperparâmetro stride 
 
É a arquitetura de rede CNN de melhor desempenho, atualmente 
 
Não utiliza camadas de aglomeração (pooling). 
Respondido em 23/05/2023 21:11:44 
 
 
 6. Ref.: 7807185 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
Considere uma rede neural convolucional com o hiperparâmetro batch size igual a 250. Para essa rede, 
foram fornecidas um conjunto de dados de treinamento com 5000 amostras. Nesse sentido, selecione a 
opção correta: 
 
 
O batch size precisa ser ajustado para ser um múltiplo de 100 
 
A taxa de aprendizado para essa configuração é de 0,05 
 O algoritmo precisa de 20 iterações para completar uma época 
 
O algoritmo terá 100 épocas 
 
O total de iterações para o algoritmo convergir é de 1250000 
Respondido em 23/05/2023 21:12:14 
 
 
 7. Ref.: 7807188 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807172.');
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807154.');
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807185.');
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807188.');
Observe a operação de convolução abaixo: 
 
Selecione a opção correta com a soma dos elementos resultantes da operação de convolução. 
 
 
10 
 
12 
 
14 
 
13 
 7 
Respondido em 23/05/2023 21:12:32 
 
 
 8. Ref.: 7807323 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
Assinale a alternativa correta sobre a aplicação de Redes Neurais Recorrentes (RNN) para a análise de 
séries temporais: 
 
 
Os modelos de RNN fazem a normalização dos dados. 
 
Depois de treinar um modelo, é possível que entradas iguais produzam valores estimados distintos. 
 
A arquitetura das redes neurais recorrentes garante estimativas determinísticas. 
 
Séries temporais são caracterizadas por possuírem apenas pares ordenados de tempo e valor. 
 O comportamento dos modelos é influenciado pelos dados de treinamento. 
Respondido em 23/05/2023 21:13:15 
 
 
 9. Ref.: 7807298 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
As Redes Neurais Recorrentes (RNN) trabalham com dados sequenciais. Assinale a alternativa correta 
sobre a aplicação de RNN para a análise de séries temporais: 
 
 O modo de fornecer os dados de treinamento para o modelo pode influenciar a extração de características. 
 
Séries temporais são consideradas problemas difíceis de estimar. Portanto, o uso de RNN não tem um objetivo 
prático. 
 
As RNN precisam apenas de um dado da série temporal para estimar o próximo valor. 
 
As RNN são adequadas para trabalhar apenas com séries temporais financeiras. 
 
Para que um modelo de RNN possa extrair características de uma série temporal, é essencial enviar todos os 
dados desde o início da série. 
Respondido em 23/05/2023 21:13:32 
 
 
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807323.');
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807298.');
 10. Ref.: 7807315 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
Observe o texto: 
 
frase = 'texto rnn encoder texto word embedding' 
 
Assinale a alternativa correta sobre codificação número: 
 
 
Para resolver a ambiguidade da palavra texto na frase e poder codificá-la, basta acrescentar um prefixo nela. 
 Apesar de aparecer duas vezes na frase, a palavra texto tem a mesma representação. 
 
A palavra texto tem duas funções distintas na frase. Portanto, precisa receber um sufixo para ser codificada. 
 
A codificação da primeira vez em que a palavra texto aparece é 1, e a segunda vez é 4. 
 
Como a palavra texto aparece duas vezes na frase, é necessário retirar uma delas para fazer a codificação. 
Respondido em 23/05/2023 21:13:51 
 
 
 
Anotações: Avaliação realizada no navegador SIA. 
 
 
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%207807315.');