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Disciplina: MMAACCHHIINNEE LLEEAARRNNIINNGG  AAVV
Aluno: GGUUNNAARR VVIINNGGRREE DDAA SSIILLVVAA MMOOTTAA 220022220044227700449988
Professor: JJHHOONNAATTAANN AALLVVEESS
Turma: 99000011
DGT1399_AV_202204270498 (AG)   08/09/2023 10:25:57 (F) 
Avaliação: 88,,0000 pts Nota SIA: 1100,,0000 pts
Dispositivo liberado pela Matrícula 202204270498 com o token 283520 em 08/09/2023 10:25:26.
 
EEMM22112200003311 -- SSIISSTTEEMMAASS DDEE AAPPRREENNDDIIZZAADDOO DDEE MMÁÁQQUUIINNAA
 
11.. Ref.: 4329328 Pontos: 00,,0000  / 11,,0000
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 dos objetos e agrupá-los de acordo com suas
semelhanças; veri�cou-se também o uso de algoritmos de aprendizado não supervisionados. Identi�que que ação
está sendo realizada:
Regressão
Redução dimensional
Estimativa de densidade
Clustering
Classi�cação
22.. Ref.: 4332284 Pontos: 11,,0000  / 11,,0000
O algoritmo de aprendizado de máquina K-means é um algoritmo de agrupamento estatístico que permite
separar um conjunto de dados em K grupos disjuntos. Qual a técnica usada para isso?
Clusterização
Simbolização
Regressão
Classi�cação
Associação
 
EEMM22112200003322 -- TTRREEIINNAAMMEENNTTOO DDEE MMOODDEELLOOSS DDEE AAPPRREENNDDIIZZAADDOO DDEE MMÁÁQQUUIINNAA  
 
33.. Ref.: 4416314 Pontos: 11,,0000  / 11,,0000
O PCA é uma forma e�ciente de reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados. Qual a operação básica da
Álgebra Linear que seu algoritmo mais executa nos dados?
Cinzelamento.
Decomposição.
Rotação.
Transposição.
Trans�guração.
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44.. Ref.: 4482258 Pontos: 11,,0000  / 11,,0000
Felipe é aluno de mestrado, e sua pesquisa trata da detecção automática de espécies na Floresta Amazônica.
Após seguir o método cientí�co de revisar o estado da arte, de levantar as técnicas mais utilizadas, bem como as
características mais importantes utilizadas para modelar seus dados, é chegada a hora de implementar o modelo
de Aprendizado de Máquina para realização dos experimentos em questão. Dado que o problema de pesquisa de
Felipe é um problema de classi�cação de espécies, qual é o modelo mais indicado para ele implementar?
SVM Regressor.
Classi�cador DBScan.
Classi�cador de Árvore de Decisão.
Classi�cador Dendograma.
Agrupador Kmeans.
 
EEMM22112200007722 -- RREEDDEESS NNEEUURRAAIISS EE AAPPRREENNDDIIZZAADDOO PPRROOFFUUNNDDOO  
55.. Ref.: 4254304 Pontos: 11,,0000  / 11,,0000
Os métodos de aprendizado por diferença temporal são usados para estimar essas funções valor. Em relação aos
métodos de aprendizado por diferença temporal, selecione a opção ccoorrrreettaa.
Necessita de um mapeamento exato para avaliar a qualidade das respostas obtidas.
Faz o rastreio de cada valor atualizado de acordo com os pares (ação, estado).
É sempre a melhor opção de algoritmo para modelos de aprendizado por reforço.
Usam as políticas de aprendizado adaptadas para executarem dependendo da resposta do modelo ao
�nal de cada iteração.
O aprendizado é obtido a partir da experiência.
66.. Ref.: 4275264 Pontos: 11,,0000  / 11,,0000
O aprendizado por reforço é muito importante para os modelos de aprendizado de máquina. Trata-se de um
conjunto de elementos que se conectam por meio de responsabilidades bem delimitadas para atingir seu
objetivo. Em relação ao aprendizado por reforço, selecione a opção que nnããoo corresponde a uma característica do
modelo.
O valor corresponde aos elementos do gradiente em determinada iteração.
Valor Q trata do valor da recompensa de um agente em relação aos pares de estado-ação para
determinada política.
O estado corresponde a uma situação em que o agente se encontra em determinado momento.
A função valor calcula o valor total da recompensa.
O agente é uma entidade que executa ações para ganhar alguma recompensa em um ambiente.
EEMM22112200117777 -- NNOOÇÇÕÕEESS GGEERRAAIISS DDEE MMIINNEERRAAÇÇÃÃOO DDEE DDAADDOOSS  
 
77.. Ref.: 4659374 Pontos: 11,,0000  / 11,,0000
Analise as a�rmativas a seguir referentes à Mineração de Dados:
I. Cada método de mineração de dados requer diferentes necessidades de pré-processamento. Tais necessidades
variam em função do aspecto extensional da base de dados em que o método será utilizado.
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javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 4482258.');
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javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 4659374.');
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javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 4659374.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 4659374.');
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II. Os métodos de Knowledge Discovery in Databases (KDD), sendo os métodos de Mineração de Dados um caso
particular, podem ser considerados operadores de�nidos a partir de pré-condições e efeitos.
III. Diversos modelos de Redes Neurais Arti�ciais podem ser utilizados na implementação de métodos de
Mineração de Dados.
Assinale a alternativa CORRETA:
Apenas as a�rmativas I e II estão corretas.
Apenas a a�rmativa II está correta.
Apenas as a�rmativas II e III estão corretas.
Apenas as a�rmativas I e III estão corretas.
Todas as a�rmativas estão corretas.
88.. Ref.: 4665268 Pontos: 11,,0000  / 11,,0000
Existem algumas técnicas utilizadas em Data mining para �ns de estatística. A técnica que permite lidar com a
previsão de um valor, em vez de uma classe, é denominada:
Regressão.
Exploração.
Classi�cação.
Árvore de decisão.
Associação.
EEMM22112200117788 -- PPRROOJJEETTOO DDEE SSIISSTTEEMMAASS DDEE AAPPRREENNDDIIZZAADDOO DDEE MMÁÁQQUUIINNAA  
 
99.. Ref.: 5429405 Pontos: 00,,0000  / 11,,0000
Para que serve o conjunto de validação no treinamento de modelos de aprendizado de máquina?
 Analisar a Medida F.
 Validar a capacidade de generalização.
 Avaliar a variância.
 Validar a e�cácia do modelo para casos já vistos.
Testar o progresso do modelo antes de implantar.
1100.. Ref.: 5429479 Pontos: 11,,0000  / 11,,0000
Qual experimento empírico é utilizado para con�gurar os modelos deaprendizagem de máquina?
 Con�guração de biblioteca.
Con�guração de ajuste.
Con�guração de métrica.
Con�guração de dependência.
 Con�guração de hiperparâmetros.
EPS https://simulado.estacio.br/bdq_prova_resultado_aluno_n.asp?cod_his...
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javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 4665268.');
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javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 5429405.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 5429479.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 5429479.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 5429479.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 5429479.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 5429479.');