Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados - fundamentos - IFRS

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Descoberta de Conhecimento em 
Bases de Dados: fundamentos - IFRS 
1.3 Vamos verificar sua compreensão 
A resposta correta é: Que clientes gostariam de comprar um 
determinado produto em uma rede de lojas → Técnicas do processo 
de KDD, Qual o total de alunos que ingressaram em uma 
universidade em determinado período letivo → Técnicas tradicionais, 
Que alunos devem abandonar determinado curso de graduação 
antes da conclusão → Técnicas do processo de KDD, Que clientes 
podem cometer fraude bancária → Técnicas do processo de KDD, 
Quantos itens em particular foram comercializados em determinado 
dia em uma rede de supermercados → Técnicas tradicionais. 
2.4 Teste – Módulo 2 
Iniciado em sábado, 5 ago 2023, 12:12 
Estado Finalizada 
Concluída em sábado, 5 ago 2023, 12:29 
Tempo 
empregado 
17 minutos 31 segundos 
Avaliar 7,00 de um máximo de 10,00(70%) 
Questão 1 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Qual é o objetivo da Redução Horizontal de dados? 
a. 
É a redução dos dados ao eliminar colunas desnecessárias da tabela 
de dados. 
b. 
É a agregação de dados de diferentes fontes para formar um 
conjunto maior de dados. 
c. 
É a escolha de algoritmos apropriados para a mineração de dados. 
d. 
Ocorre a escolha de casos, ou seja, de registros. Esta operação pode 
ser feita escolhendo-se um ou mais atributos para guiar sua 
execução, com o objetivo de formar um conjunto menor que o 
original. 
Questão 2 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Escolha a tarefa de prognóstico que completa corretamente a 
afirmativa abaixo: 
A tarefa de 
Classif icação
 consiste em categorizar os dados em 
classes previamente definidas de acordo com a similaridade de 
características nos dados. 
Questão 3 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
As tarefas de KDD podem extrair diferentes tipos de conhecimento, o 
que torna necessário decidir no início do processo que tipo de 
conhecimento se deseja adquirir ao final do processo. Indique a qual 
tipo de tarefa cada definição abaixo se refere. 
O objetivo deste tipo de análise é encontrar comportamentos 
que fogem muito à situação em geral, aumentando a 
confiança de determinada amostragem e, potencialmente, 
dos resultados. 
Resposta 1
Tarefas de amostragem
 
Tarefas que têm por objetivo estabelecer relações e 
associações entre os dados, capazes de descrever e 
caracterizar modelos de dados, possibilitando encontrar 
informações relevantes que seriam de difícil visualização 
no conjunto de dados. 
Resposta 2
Tarefas descritivas
 
Tarefas que buscam inferir um valor ou comportamento 
futuro ou estimar classes e valores desconhecidos, tendo 
como base as informações adquiridas em análises 
descritivas 
Resposta 3
Tarefas de prognóstico
 
Questão 4 
Incorreto 
Atingiu 0,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
A Redução de Dados Horizontal pode ser realizada: 
I. escolhendo-se um ou mais atributos para guiar sua execução. 
II. por amostragem, na qual se seleciona registros de forma 
randômica. 
III. através de uma simples agregação de registros. 
 
Qual(is) afirmativa(s) acima está(ão) correta(s)? 
Escolha uma opção: 
a. 
Somente II e III 
b. 
I, II e III 
c. 
Somente I 
 
d. 
Somente I e II 
Questão 5 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
O que diferencia a junção direta da junção orientada na 
organização de dados para mineração? 
a. 
A junção direta inclui apenas os dados mais relevantes, enquanto a 
junção orientada inclui todos os dados disponíveis. 
b. 
Na junção direta, todos os atributos e registros da base de dados são 
incluídos na nova estrutura sem uma análise crítica, enquanto na 
junção orientada, os atributos e registros que têm maior potencial 
para colaborar com o processo são selecionados através de uma 
análise prévia. 
c. 
Junção direta e junção orientada são técnicas usadas para reduzir 
dados, não para organizar dados para mineração. 
d. 
Na junção direta, é feita uma análise crítica dos atributos e registros 
antes de incluí-los na nova estrutura, enquanto na junção orientada, 
todos os atributos e registros são incluídos sem análise. 
Questão 6 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Complete a lacuna com a expressão correta: 
A etapa de Resposta
mineração de dados
 envolve a aplicação 
repetida e iterativa de métodos de algoritmos específicos para 
construção de modelos de conhecimento ou para determinação de 
padrões sobre os dados analisados. 
Questão 7 
Incorreto 
Atingiu 0,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Analise a afirmativa abaixo: 
A Redução de Dados Vertical procura obter a combinação, com o 
mínimo de atributos, que deve ser considerada no processo de KDD, 
visando a identificar e excluir o máximo de informações irrelevantes 
ou redundantes do conjunto de dados. 
Escolha uma opção: 
Verdadeiro 
Falso 
Questão 8 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
O que é a Redução de Dados no processo de KDD (Knowledge 
Discovery in Databases)? 
a. 
É a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina aos dados 
selecionados para extrair conhecimento. 
b. 
É a remoção de todos os dados desnecessários da base de dados 
antes de começar a mineração de dados. 
c. 
É o processo de coletar dados de diversas fontes para formar o 
conjunto de dados a ser analisado. 
d. 
É a escolha dos atributos que serão efetivamente considerados na 
análise e ocorre imediatamente antes da etapa de mineração de 
dados. É importante pois alguns atributos podem contribuir muito 
pouco ou nada com o processo. 
Questão 9 
Incorreto 
Atingiu 0,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Qual atividade listada abaixo é da etapa de interpretação e 
avaliação dos resultados? 
Escolha uma opção: 
a. 
transformar a natureza dos valores dos atributos 
b. 
analisar e interpretar os padrões obtidos na etapa de elaboração de 
relatórios 
c. 
avaliar a necessidade de reiniciar ou não a execução de qualquer 
uma das etapas anteriores na tentativa de buscar melhores 
resultados 
d. 
aplicar algoritmos específicos para extração de padrões sobre dados 
Questão 10 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Escolha a tarefa de amostragem que completa corretamente a 
afirmativa abaixo: 
A tarefa de 
detecção de desvios
 tem por objetivo encontrar dados 
que não obedeçam ao comportamento geral do modelo de dados. 
 
3.6 Teste – Módulo 3 
Iniciado em sábado, 5 ago 2023, 12:32 
Estado Finalizada 
Concluída em sábado, 5 ago 2023, 12:50 
Tempo 
empregado 
18 minutos 1 segundo 
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%) 
Questão 1 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Como é definido o aprendizado de máquina dentro da Inteligência 
Artificial (IA)? 
a. 
É uma parte da IA responsável pelo desenvolvimento de teorias 
computacionais com foco na criação de conhecimento artificial, ou 
ainda, é uma área da IA cujo objetivo é desenvolver técnicas 
computacionais sobre o processo de aprendizado. 
b. 
É um método de IA que permite aos computadores aprenderem 
automaticamente sem programação explícita. 
c. 
É o uso de métodos estatísticos para permitir que os computadores 
melhorem o desempenho em uma tarefa com o tempo. 
d. 
É a capacidade de um computador de aprender com a 
experiência, ajustar-se a novas entradas e realizar tarefas 
semelhantes à humana. 
Questão 2 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Das afirmativas abaixo relacionadas aos algoritmos de indução de 
árvores de decisão, qual está correta? 
Escolha uma opção: 
a. 
O algoritmo Top-Down Induction of Decision Tree (TDIDT) produz 
regras de decisão de forma implícita numa árvore de decisão, a qual 
é construída por sucessivas divisões do conjunto de dados de acordo 
com os valores de seus atributos preditivos. 
b. 
Oalgoritmo ID3 utiliza como medida para o critério de seleção a 
Razão do Ganho, o qual baseia-se na entropia como medida de 
impureza, quantificando a variação de um conjunto de exemplos 
em relação aos valores do atributo alvo. 
c. 
O algoritmo TDIDT é um algoritmo recursivo de busca gulosa que 
procura, sobre um conjunto de atributos, aqueles que melhor 
agregam o conjunto de exemplos em subconjuntos maiores. 
d. 
O algoritmo C4.5 lida com atributos não categóricos; 
Questão 3 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Em relação aos tipos de margens das SVMs, indique a qual tipo de 
margem cada definição abaixo se refere: 
Permite que alguns dados permaneçam entre os 
hiperplanos referentes aos vetores de suporte, além da 
ocorrência de alguns erros de classificação 
Resposta 1
SVM de margem suave
 
Restrições são impostas de maneira a assegurar que 
não haja dados de treinamento entre as margens de 
separação das classes. 
Resposta 2
SVM de margem rígida
 
Questão 4 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Analise a afirmativa abaixo: 
A técnica de SVM é considerada caixa-preta, ou seja, o 
conhecimento extraído dos dados através desta técnica encontra-se 
codificado em equações de difícil interpretação. 
 
Escolha uma opção: 
Verdadeiro 
Falso 
Questão 5 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
O que caracteriza a aprendizagem não-supervisionada? 
a. 
Este tipo de aprendizado ocorre quando o sistema aprende a 
classificar exemplos com base em regras predefinidas. 
b. 
Este tipo de aprendizado acontece quando o analista contribui com 
o sistema na construção do modelo de dados, através da definição 
dos exemplos e a qual classe cada exemplo pertence. 
c. 
Esta aprendizagem é realizada com base em observação e 
descoberta. Como não são definidas classes para os exemplos, o 
sistema necessita observar os exemplos e reconhecer os padrões por 
si próprio, resultando em um conjunto de grupos que apresentam 
padrões de similaridade. 
d. 
Este tipo de aprendizado acontece quando o sistema melhora seu 
desempenho sem qualquer intervenção humana. 
Questão 6 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Sobre a topologia em camadas das redes neurais artificiais, indique a 
qual camada cada definição abaixo se refere: 
Camada na qual é realizado grande parte do 
processamento e o aprendizado sobre os dados. 
Resposta 1
Camada intermediária
 
Camada na qual o resultado é concluído e apresentado 
ao meio externo à rede neural. 
Resposta 2
Camada de saída
 
Camada na qual os dados são inseridos na rede neural. 
Resposta 3
Camada de entrada
 
Questão 7 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Analise a afirmativa abaixo: 
A extração das regras se-então de um modelo de árvore de decisão 
é feito considerando um trajeto ou caminho do nó raiz até um nó-
folha da árvore. Os condicionais se de uma regra são formados pelos 
atributos preditivos que surgem ao longo do caminho percorrido, 
testando os valores que os definem, e as consequências então são 
formadas pelo atributo classe. 
Escolha uma opção: 
Verdadeiro 
Falso 
Questão 8 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Qual das alternativas elenca somente técnicas da tarefa de 
classificação do processo de KDD? 
Escolha uma opção: 
a. 
Regressão, Redes Neurais Artificiais e Aprendizagem Indutiva 
b. 
Máquinas de Vetores de Suporte, Árvores de Decisão e Redes Neurais 
Artificiais 
c. 
Árvores de Decisão, Redes Neurais Artificiais e Mineração de Dados 
d. 
Árvores de Decisão, Aprendizado de Máquina e Redes Neurais 
Artificiais 
Questão 9 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
Analise a afirmativa abaixo: 
Há a seguinte relação interativa e hierárquica no processo de KDD: 
os analistas e especialistas definem a tarefa a ser realizada pelo 
processo de KDD, onde cada tarefa possui técnicas a disposição 
que, por sua vez, são implementadas por algoritmos específicos, os 
quais efetivamente acessam e utilizam o conjunto de dados. 
Escolha uma opção: 
Verdadeiro 
Falso 
Questão 10 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
O que é aprendizagem indutiva no contexto da Inteligência 
Artificial? 
a. 
É um tipo de aprendizagem que ocorre quando uma máquina 
melhora seu desempenho sem nenhuma intervenção humana. 
b. 
É a prática de ensinar a uma máquina como tomar decisões com 
base em regras predefinidas. 
c. 
É o processo de construção de um modelo em que o ambiente 
(conjunto de dados) é analisado na busca por tendências e 
padrões. O modelo deve ser adaptativo, isto é, deve ter a 
capacidade de aprender a partir do ambiente. 
d. 
É a prática de ensinar a uma máquina como aprender a partir de 
exemplos, a fim de prever a classe de novos exemplos.