GABARITO SIMULADO NAV MACHINE LEARNING

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06/09/2023, 19:16 Estácio: Alunos
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Meus
Simulados
Teste seu conhecimento acumulado
Disc.: MACHINE LEARNING   
Aluno(a): LUIZA HORTENCIA PROCOPÍO DE BRITO 202106064583
Acertos: 8,0 de 10,0 06/09/2023
Acerto: 0,0  / 1,0
Com o objetivo de obter informações por meio do aprendizado de máquina, veri�cou-se que o processo que
estava sendo realizado consistia em examinar as características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou
mais classes; veri�cou-se também o uso de algoritmos de aprendizado supervisionados. Identi�que que ação
está sendo realizada:
 Classi�cação
Redução dimensional
Clustering
Estimativa de densidade
 Regressão
Respondido em 06/09/2023 18:45:33
Explicação:
Resposta correta: Classi�cação
Acerto: 1,0  / 1,0
A mineração de dados é a tarefa de encontrar estruturas interessantes em uma estrutura de dados, por
exemplo, padrões estatísticos, modelos preditivos, relacionamentos escondidos etc. Considerando a �gura a
seguir, que mostra as áreas relacionadas à mineração de dados, assinale a opção correta:
 Questão1
a
 Questão2
a
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javascript:voltar();
06/09/2023, 19:16 Estácio: Alunos
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A regressão é uma tarefa de prever um rótulo de classe discreto. E a classi�cação é a tarefa de prever
um valor contínuo.
As estatísticas têm como foco a teoria e a avaliação de hipóteses, irrelevante no processo de
aprendizado de máquina.
A classi�cação encontra agrupamentos naturais de instâncias dado um grupo de dados não etiquetado.
 O machine learning tem uma índole heurística, que foca na melhoria de desempenho de um agente de
aprendizagem.
A visualização é usada apenas de uma forma ilustrativa, sem facilitar a descoberta humana, e o banco de
dados contém os dados a serem pesquisados.
Respondido em 06/09/2023 18:55:15
Explicação:
Resposta correta: O machine learning tem uma índole heurística, que foca na melhoria de desempenho de um agente
de aprendizagem.
Acerto: 1,0  / 1,0
A pirâmide de Conhecimento e Hierarquia DIKW é construída por Dados, Informação, Conhecimento e
Sabedoria. Sobre o tema, considere:
I. A informação é coletada nos ambientes interno e externo e representa, por exemplo, fatos, textos, grá�cos.
II. A sabedoria é realizada por meio de síntese, baseada em experiência e intuição, sendo uma habilidade
humana.
III. O conhecimento demanda análise e avaliação sobre a con�abilidade, relevância e importância de dados e
informações para a construção de um quadro de situação.
Está correto o que consta APENAS em:
III.
 II e III.
I e III.
I.
II.
Respondido em 06/09/2023 18:56:21
Explicação:
Resposta correta: II e III.
Acerto: 1,0  / 1,0
A Mineração de Dados (DM ¿ Data Mining) é uma das etapas da Descoberta do Conhecimento em Base de
Dados (KDD ¿ Knowledge Discovery in Databases), sendo considerada a principal etapa do processo de KDD.
Neste processo, existe um conceito essencial, por dois motivos principais, que tem a seguinte de�nição: "podem
ser usadas após a etapa de Mineração de Dados, a �m de ordenar ou �ltrar os padrões descobertos de acordo
com o grau de interesse associado a estes padrões; podem ser usadas para restringir ou guiar o espaço de busca
de Mineração de Dados, melhorando a e�ciência da busca ao eliminar conjuntos de padrões que não satisfaçam
a condições predeterminadas". (GOLDSCHMIDT; PASSOS; BEZERRA, 2015.)
Representação do conhecimento.
 Questão3
a
 Questão4
a
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Similaridade e distância.
Aprendizado indutivo.
Aprendizado por reforço.
 Medidas de interesse.
Respondido em 06/09/2023 19:06:36
Explicação:
Resposta correta: Medidas de interesse.
Acerto: 1,0  / 1,0
Eduardo é contratado como cientista de dados por uma empresa �ntech. No primeiro dia de trabalho, seu
supervisor, um economista com experiência na área, apresentou o conjunto de dados com o qual Eduardo
trabalharia. Eduardo perguntou qual era o objetivo da empresa com aqueles dados, ao que seu supervisor
respondeu: "Queremos ser capazes de prever qual o valor de venda do pacote de investimentos deles daqui a
três meses, que é quando vigora uma nova lei de incentivos �scais sancionada pelo governo". Tendo em conta o
objetivo da empresa, qual o modelo que Eduardo deve escolher para predizer esse valor?
Classi�cador Naive Bayes.
Agrupador DBScan.
Classi�cador de Regressão Linear.
 Regressor SVM.
Agrupador KMeans.
Respondido em 06/09/2023 19:06:15
Explicação:
Resposta correta: Regressor SVM.
Acerto: 1,0  / 1,0
As árvores de decisão cumprem quais tarefas de aprendizado?
Classi�cação somente.
Agrupamento somente.
Regressão somente.
Regressão e Agrupamento.
 Classi�cação e Regressão.
Respondido em 06/09/2023 18:48:52
Explicação:
Resposta correta: Classi�cação e Regressão.
Acerto: 1,0  / 1,0
 Questão5
a
 Questão6
a
 Questão7
a
06/09/2023, 19:16 Estácio: Alunos
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O aprendizado por reforço é um método de aprendizado de máquina voltado para tratar como os agentes de
software devem realizar ações em um ambiente. Em relação ao aprendizado por reforço, selecione a opção
correta.
O agente só é informado sobre a sua recompensa ao �nal de um número �xo de iterações para evitar
desvios sobre sua política de tomada de decisão.
 Ele dá suporte para maximizar recompensas cumulativas.
A escolha das ações é �xa ao longo da execução do algoritmo.
Todo o processo de aprendizagem é desenvolvido a partir de ideias baseadas em métodos exatos.
O agente é informado por exemplos positivos e negativos.
Respondido em 06/09/2023 19:07:31
Explicação:
Resposta correta: Ele dá suporte para maximizar recompensas cumulativas.
Acerto: 1,0  / 1,0
(INEP - 2005 - ENADE - Computação) No que diz respeito às redes neurais, assinale a opção correta.
O número de camadas ocultas de uma rede de alimentação direta é inversamente proporcional ao
aumento do espaço de hipóteses que ela pode representar.
O número de pesos de uma rede neural não in�uencia a rapidez com que ela processa dados.
O treinamento de uma rede neural tem tempo determinado de execução.
Não há problemas em realizar o teste de desempenho de uma rede neural com o mesmo conjunto de
dados usado para o treinamento.
 O aprendizado supervisionado é o paradigma de treinamento mais utilizado para desenvolver
aplicações de redes neurais para classi�cação e predição.
Respondido em 06/09/2023 18:47:33
Explicação:
Resposta correta: O aprendizado supervisionado é o paradigma de treinamento mais utilizado para desenvolver
aplicações de redes neurais para classi�cação e predição.
Acerto: 1,0  / 1,0
No contexto de validação de modelos de aprendizado de máquina, para que serve a medida de recall?
  Indicar, dentre todas as situações de classe Positivo como valor esperado, quantas estão corretas.
 Indicar, dentre todas as classi�cações de classe Negativa que o modelo fez, quantas estão corretas.
Indicar, dentre todas as classi�cações de classe Negativas que o modelo fez, quantas estão erradas.
 Indicar, dentre todas as classi�cações de classe Positivo que o modelo fez, quantas estão corretas.
 Indicar, dentre todas as situações de classe Positivo como valor esperado, quantas estão erradas.
Respondido em 06/09/2023 19:11:54
Explicação:
A resposta certa é: Indicar, dentre todas as situações de classe Positivo como valor esperado, quantas estão corretas.
 Questão8
a
 Questão9
a
06/09/2023, 19:16 Estácio: Alunos
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Acerto: 0,0  / 1,0
O scatterplot, no contexto da análise exploratória, poderia ser usado para qual objetivo?
 Análise de espiral.
 Teste de hipótese.
  Observação de variância.
 Correlação de atributos.
 Análise de causa raiz.
Respondido em 06/09/2023 19:15:33
Explicação:
A resposta certa é:Correlação de atributos.
 Questão10a