Prova Machine Learning

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07/03/2023, 20:02 Cosmos · Cosmos
https://kroton.platosedu.io/lms/m/aluno/disciplina/index/2645642/4716291 1/4
Machine Learning
Professor(a): Stella Marys Dornelas Lamounier (Mestrado acadêmico)
1)
2)
3)
Prepare-se! Chegou a hora de você testar o conhecimento adquirido nesta disciplina. A
Avaliação Virtual (AV) é composta por questões objetivas e corresponde a 100% da média final.
Você tem até cinco tentativas para “Enviar” as questões, que são automaticamente corrigidas.
Você pode responder as questões consultando o material de estudos, mas lembre-se de cumprir
o prazo estabelecido. Boa prova!
O aprendizado de máquina é uma técnica que pode ser aplicada em diversos cenários,
sendo que cada um possui suas características específicas e algoritmos mais indicados para
serem utilizados. Esses algoritmos podem ser classificados de diversas maneiras, mas um
tipo de classificação é a mais utilizada na literatura.
Assinale a alternativa que contém a classificação correta do tipo de abordagem do
aprendizado de máquina.
Alternativas:
Código da questão: 49600
Um projetista resolveu utilizar seus conhecimentos para a criação de um chatbot, que
tem como função simular o ser humano em uma conversação escrita. Para isso, ele deverá
utilizar o ________________, que é uma técnica de machine learning, e um de seus principais
algoritmos é o ________________.
Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas.
Alternativas:
Código da questão: 49621
Observe a figura que contém a estrutura de uma rede neural artificial:
Fonte: elaborada pelo autor.
Sobre a RNA descrita na figura, analise as afirmativas I a IV a seguir:
I. A RNA admite quatro sinais de entrada (input layer).
II. A RNA não possui camadas intermediárias.
III. A RNA da figura é apropriada para aplicações deep learning.
IV. A RNA possui três variáveis de bias.
Sendo assim, estão CORRETOS somente os itens:
Alternativas:
Aprendizado supervisionado e de supervisão.
Aprendizado supervisionado e não supervisionado. CORRETO
Aprendizado supervisionado e regressão.
Aprendizado supervisionado e de classificação.
Aprendizado não supervisionado e clusterização.
Mineração de dados; N-gram
Processamento em linguagem natural; N-gram. CORRETO
Processamento em linguagem natural; HTML.
Mineração de dados; HTML.
Processamento em linguagem formal; Python.
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Código da questão: 49625
Considere os seguintes passos necessários para a implementação de uma árvore de
decisão:
A. Os dados são então divididos em seus diferentes atributos.
B. Calcule a entropia do resultado esperado.
C. Ramo com entropia 0 é uma folha; ramo com entropia maior do que 0 pode ser ainda
mais dividida.
D. Escolha o atributo com o maior ganho de informação como o nó de decisão.
Alternativas:
Código da questão: 49619
A classificação binária é um dos problemas mais utilizados e estudados em aprendizado
de máquina.
Sobre o AM de classificação binária, analise os itens a seguir:
I. O algoritmo de classificação binária estuda um padrão x contido em um domínio X, e
estima qual valor uma variável aleatória binária y∈{±1} irá assumir.
II. Caso não haja informação completa sobre o conjunto X de observação, o problema é
conhecido como estimativa com variáveis desconhecidas.
III. Caso o conjunto X observado no treinamento seja de uma fonte diferente do conjunto
X' utilizado na estimação, o problema é conhecido como um problema sem covariância.
Assinale a alternativa que indica quais afirmações estão corretas.
Alternativas:
Código da questão: 49602
O aprendizado de máquina é uma área muito abrangente, que possui inúmeras técnicas
que podem ser utilizadas para resolver problemas, classificar dados e/ou otimizar recursos.
Analise as afirmativas a seguir, que tratam de técnicas de AM.
( ) Máquinas de vetor de suporte (SVM – support vector machine) são técnicas de
aprendizado de máquina preditivo de otimização que buscam encontrar algum hiperplano
em um espaço N-dimensional capaz de fazer a separação ótima entre os dados.
( ) Algoritmos de redes neurais artificiais são sistemas baseados no funcionamento do
cérebro humano e executam as tarefas específicas para as quais foram projetados.
( ) Classificadores do tipo Bayes Ingênuo (Naive Bayes) estimam a probabilidade de uma
classificação correta e são uma alternativa competitiva para a classificação de textos.
( ) Métodos de AM baseados em procura possuem um espaço de estados, que é o
conjunto com os estados possíveis nos quais o problema pode se encontrar.
( ) Um exemplo AM de busca não informada é o algoritmo Greedy Search. Essa técnica
tenta expandir o nó mais próximo da solução desejada, utilizando uma função heurística
para saber qual é esse nó. Basicamente, a função heurística utilizada estima a distância
II – III.
I. INCORRETO
I – II – III.
I – II.
IV.
B – A – D – C. CORRETO
D – B – C – A.
B – A – C – D.
A – B – C – D.
C – A – D – B.
Somente II.
Somente I e II. CORRETO
Somente I e III.
I – II – III.
Somente III.
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entre o nó atual e o estado final.
Assinale a alternativa que julga corretamente os itens acima como verdadeiro (V) ou falso
(F):
Alternativas:
Código da questão: 49609
Uma certa empresa selecionou profissionais para implementar um software de análise de
fraudes em sistemas de cartão de crédito. Um dos requisitos para a contratação era que o
profissional tivesse conhecimento sobre redes multilayer perceptrons. Nesse contexto,
perceptron é:
Alternativas:
Código da questão: 49628
Um _____________________ analisa similaridades entre as interações usuário-item, item-item
e usuário-usuário. Uma vez que o sistema identifica similaridades, ele consegue fazer
recomendações a novos usuários. Geralmente, usuários acessam itens que outros usuários
semelhantes gostaram.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.
Alternativas:
Código da questão: 49631
Analise atentamente a afirmativa a seguir:
"Este algoritmo utiliza predições de muitos indivíduos aleatórios, cada uma podendo ter
variância diferente, e agrupa todas elas".
Assinale a alternativa que representa o algoritmo ao qual a afirmação acima se refere.
Alternativas:
V – F – V – V – V.
V – F – V – V – F. CORRETO
V – V – V – V – F.
V – V – V – F – V.
V – F – F – V – V.
Composto por duas redes simétricas que têm quatro ou cinco camadas rasas que
representam a metade da codificação (encoder) da rede.
Um algoritmo de rede neural artificial simples dedicado a efetuar uma análise binária
para identificar se determinada transação é fraude ou não fraude. CORRETO
O método-padrão em redes neurais artificiais para cálculo da contribuição de erro de
cada neurônio após processamento de um lote de dados.
Um algoritmo de redes neurais artificiais composto de várias camadas ocultas e a
função sigmoide como função de saída.
Um algoritmo de rede neural artificial simples dedicado a efetuar uma análise de
regressão com valores de saída pertencentes ao conjunto dos reais positivos.
Sistema de recomendação discriminativo.
Sistema de recomendação por filtragem não colaborativa.
Sistema de recomendação por filtragem colaborativa. CORRETO
Sistema de conteúdo baseado em recomendação.
Sistema de recomendação baseado em conteúdo.
Floresta aleatória. CORRETO
K nearest neighbors.
Support vector machine.
Rede neural.
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Código da questão: 49618
Um tipo de metodologia para o aprendizado de máquina é o AM preditivo baseado em
probabilidades.
A respeito dos métodos probabilísticos de AM, julgue os itens a seguir como verdadeiros
(V) ou falsos (F):
( ) Métodos probabilísticos são utilizados quando não há informação completa sobre os
dados a serem utilizados.
( ) Métodos probabilísticosutilizam probabilidades a priori e verossimilhança entre eventos
para poder fazer predições.
( ) O algoritmo mais popular que é baseado em métodos probabilístico que é o Naive
Bayes, também conhecido como Bayes Ingênuo ou Bayes simples.
Classifique as afirmações como verdadeiro (V) e falso (F) e assinale a alternativa que
contenha a sequência correta, respectivamente, de cima para baixo.
Alternativas:
Código da questão: 49608
Árvore de decisão.
F – V – F.
V – V – F.
V – F – F.
V – F – V.
V – V – V. CORRETO
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