TESTE DE CONHECIMENTO MACHINE LEARNING

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06/09/2023, 19:03 Estácio: Alunos
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Teste de
Conhecimento
 avalie sua aprendizagem
Qual a proporção do conjunto de treinamento normalmente recomendada na literatura de aprendizagem de
máquina?
A preparação da string de busca faz parte de que fase do entendimento do problema?
MACHINE LEARNING
Lupa  
 
DGT1399_202106064583_TEMAS
Aluno: LUIZA HORTENCIA PROCOPÍO DE BRITO Matr.: 202106064583
Disc.: MACHINE LEARNING  2023.2 EAD (GT) / EX
Prezado (a) Aluno(a),
Você fará agora seu EXERCÍCIO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha.
Após responde cada questão, você terá acesso ao gabarito comentado e/ou à explicação da mesma. Aproveite para se
familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS.
EM2120178PROJETO DE SISTEMAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
 
1.
 10%
 95%
55%
 99%
 70%
Data Resp.: 06/09/2023 11:40:23
Explicação:
A resposta certa é: 70%
 
2.
 Levantamento bibliográ�co.
 Análise de causa raiz.
Levantamento de requisitos.
 Design Thinking.
 Análise exploratória.
Data Resp.: 06/09/2023 11:40:37
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:diminui();
javascript:aumenta();
06/09/2023, 19:03 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.
Existem diversos modelos para o aprendizado de máquina. Essa diversidade é justi�cada pela necessidade de
adaptar o modelo a um problema especí�co, como, por exemplo, visão computacional e processamento de
linguagem natural. Mas todos os modelos têm elementos estruturais em comum. A respeito desses pontos em
comum entre os modelos, selecione a opção correta:
Correlacione os itens a seguir:
Explicação:
A resposta certa é: Levantamento bibliográ�co.
EM2120072REDES NEURAIS E APRENDIZADO PROFUNDO
 
3.
A escolha das ações é �xa ao longo da execução do algoritmo.
Ele dá suporte para maximizar recompensas cumulativas.
Todo o processo de aprendizagem é desenvolvido a partir de ideias baseadas em métodos exatos.
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.
O agente é informado por exemplos positivos e negativos.
Data Resp.: 06/09/2023 11:41:16
Explicação:
Resposta correta: Ele dá suporte para maximizar recompensas cumulativas.
 
4.
As funções de ativação, que são um ponto em comum de todos os modelos de máquina, são caracterizadas
por um comportamento linear que auxilia na predição do modelo e reduz erros computacionais.
Um ponto em comum entre todos os modelos de aprendizado de máquina são as funções de ativação que
determinam exatamente qual a solução ótima.
Certamente se pode a�rmar que todos os modelos de aprendizado de máquina possuem problemas com os
cálculos dos seus gradientes.
Todos os modelos de aprendizado de máquina fazem uso da função de custo, também chamada de função
erro, para medir o quão próximas estão as soluções produzidas pelo modelo dos valores reais.
O aprendizado profundo, muitas vezes chamado de modelos de redes neurais, é baseado em cálculos
matemáticos exatos que se combinam para encontrar a solução ótima.
Data Resp.: 06/09/2023 19:02:54
Explicação:
Resposta correta: Todos os modelos de aprendizado de máquina fazem uso da função de custo, também
chamada de função erro, para medir o quão próximas estão as soluções produzidas pelo modelo dos valores
reais.
EM2120031SISTEMAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
 
5.
06/09/2023, 19:03 Estácio: Alunos
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(S) Treinamento supervisionado
(N) Treinamento não supervisionado
com
I - A rede neural arti�cial aprende a partir de padrões conhecidos.
II - O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída.
III - Os padrões de treinamento possuem apenas entradas.
Assinale a alternativa correta:
Comparando inteligência humana com inteligência arti�cial, os sistemas que pensam e agem como humanos, e os
sistemas que pensam e agem racionalmente são, respectivamente:
Uma nuvem de palavras é um recurso grá�co (usado principalmente na Internet) para descrever os termos mais
frequentes de um determinado texto. O tamanho da fonte em que a palavra é apresentada é uma função da
frequência da palavra no texto: palavras mais frequentes são desenhadas em fontes de tamanho maior, palavras
menos frequentes são desenhadas em fontes de tamanho menor.
Qual é a técnica de análise de dados descrita pelo texto acima?
I(S), II (S) e III (S)
I(N), II (N) e III (N)
I(N), II(N) e III (S)
I(N), II (S) e III (S)
I(S), II (S) e III (N)
Data Resp.: 06/09/2023 11:41:42
Explicação:
Resposta correta: I(S), II (S) e III (N)
 
6.
Lógica, Teste de Turing, Agentes racionais e Ciência Cognitiva.
Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Agentes racionais e Lógica.
Ciência Cognitiva, Lógica, Teste de Turing e Agentes racionais.
Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais.
Lógica, Teste de Turing, Ciência Cognitiva e Agentes racionais.
Data Resp.: 06/09/2023 19:02:28
Explicação:
Resposta correta: Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais.
EM2120177NOÇÕES GERAIS DE MINERAÇÃO DE DADOS
 
7.
Regressão Linear.
Processamento de Linguagem Natural.
Classi�cação.
Agrupamento.
Redes Neurais.
Data Resp.: 06/09/2023 19:02:30
06/09/2023, 19:03 Estácio: Alunos
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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.)
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?
Em problema de redução não linear de dimensionalidade, o algoritmo LLE depende principalmente de qual
estrutura auxiliar para o seu funcionamento?
Explicação:
Resposta correta: Processamento de Linguagem Natural.
 
8.
Aprendizado por reforço.
Medidas de interesse.
Similaridade e distância.
Representação do conhecimento.
Aprendizado indutivo.
Data Resp.: 06/09/2023 19:02:47
Explicação:
Resposta correta: Medidas de interesse.
EM2120032TREINAMENTO DE MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
 
9.
Classi�cador de Regressão Linear.
Agrupador DBScan.
Agrupador KMeans.
Classi�cador Naive Bayes.
Regressor SVM.
Data Resp.: 06/09/2023 19:02:38
Explicação:
Resposta correta: Regressor SVM.
 
10.
Dendograma.
Transformada de Fourier.
Matriz Transposta.
Rede Neural.
06/09/2023, 19:03 Estácio: Alunos
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Matriz de Pesos.
Data Resp.: 06/09/2023 19:02:35
Explicação:
Resposta correta: Matriz de Pesos.
    Não Respondida      Não Gravada     Gravada
Exercício inciado em 06/09/2023 11:40:10.