MINERAÇÃO DE DADOS

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Disc.:  MINERAÇÃO DE DADOS
	
	Aluno
		Professor: LUIS FELIPE DE OLIVEIRA CAVALCANTE
	Turma: 9001/AA
	
	Avaliação:
8,00
	Nota Trab.:
	Nota Partic.:
	Nota SIA:
8,0 pts
	
	 1.
	Ref.: 4329328
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Com o objetivo de obter informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características dos objetos e agrupá-los de acordo com suas semelhanças; verificou-se também o uso de algoritmos de aprendizado não supervisionados. Identifique que ação está sendo realizada:
		
	 
	Clustering
	
	Estimativa de densidade
	
	Redução dimensional
	 
	Classificação
	
	Regressão
	Respondido em 26/07/2023 07:30:34
	
	
	 2.
	Ref.: 4332283
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	O agrupamento de dados no aprendizado de máquina procura grupos semelhantes e diferentes em uma massa de dados que caracterizam uma população de indivíduos. A categoria que se baseia na teoria dos grafos e dispensa a definição de protótipos utilizados para segmentar a base de dados em diferentes grupos é denominada:
		
	
	Classificação
	
	Associação
	 
	Clusterização
	
	Regressão
	
	Delimitação
	Respondido em 26/07/2023 07:31:13
	
	
	 3.
	Ref.: 4332290
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Acerca dos conceitos de aprendizado de máquina, julgue os itens seguintes:
I. Em aprendizado de máquina, as árvores de decisão podem ser usadas com sistemas de classificação, para atribuir informação de tipo.
II. As aglomerações, tipos de informação obtidos por meio do aprendizado de máquina, caracterizam-se por se ligarem a um único e específico evento, em torno do qual ocorrem várias ações, com produção sistêmica de informações gerenciais que apoiarão uma nova ocorrência do mesmo tipo de evento.
III. Para a realização de prognósticos por meio de técnicas de aprendizado de máquina, parte-se de uma série de valores existentes obtidos de dados históricos, bem como de suposições controladas a respeito das condições futuras, para prever outros valores e situações que ocorrerão e, assim, planejar e preparar as ações organizacionais.
Assinale a alternativa correta:
		
	 
	I e III estão corretas.
	
	Apenas II está correta.
	
	Apenas I está correta.
	
	I e II estão corretas.
	
	Apenas III está correta.
	Respondido em 26/07/2023 07:31:58
	
	
	 4.
	Ref.: 4329334
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Sobre os modelos analíticos de aprendizado de máquina, considere que um big data é alimentado com dados de um site de comércio eletrônico que armazena informações sobre navegação de usuários, produtos comprados e preferências. Sendo assim os dados coletados de redes sociais podem ser correlacionados e expostos pelo modelo de aprendizado de máquina:
		
	
	Tradicional
	
	Descritivo
	 
	Preditivo
	
	Estatístico
	
	Montessoriano
	Respondido em 26/07/2023 07:32:04
	
	
	 5.
	Ref.: 4326314
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Considerando os conceitos de aprendizado de máquina, julgue as afirmações a seguir:
I - Na ação de obtenção de informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes; verificou-se também que os algoritmos utilizados eram embasados em algoritmos de aprendizagem supervisionados. Nessa situação, a ação em realização está relacionada ao processo de classificação.
II - O aprendizado de máquina, para detecção de fraude, baseia-se em equações matemáticas e algoritmos, e funciona em duas etapas: na primeira, o sistema recebe exemplificações de compras legítimas e ilegítimas; na segunda, a máquina avalia compras reais, considerando os padrões observados.
III - No aprendizado supervisionado os padrões apresentados não possuem classificação conhecida.
IV - No aprendizado semi-supervisionado os padrões de treinamento possuem entradas e saídas desejadas. E o treinamento é direcionado para auto-organizar os padrões de entrada semelhantes em grupos (clusters).
Após a análise das sentenças, podemos afirmar que:
		
	
	Apenas I, II e III são erradas.
	
	Apenas I e II são corretas.
	
	Apenas I e IV são corretas.
	 
	Apenas III é errada.
	
	Apenas II e III são corretas.
	Respondido em 26/07/2023 07:33:13
	
	
	 6.
	Ref.: 4416306
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Qual o hiperparâmetro que podemos regularizar a fim de não deixar que a árvore de decisão aprenda padrões viciados e não tão relevantes?
		
	
	Número de Raízes.
	
	Função de decisão.
	
	Métrica de Avaliação do Modelo.
	 
	Profundidade Máxima.
	
	Peso dos nós da árvore.
	Respondido em 26/07/2023 07:34:33
	
	
	 7.
	Ref.: 4467275
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Dado um conjunto de dados cujas características são: Peso, Idade, Altura, e Densidade Óssea. Além do agrupamento da idade em grupos ou estratos, bem como sua codificação, que outra tarefa de pré-processamento deve ser feita a fim de otimizar o uso do PCA para redução da dimensionalidade?
		
	
	Binarização do conjunto por completo.
	
	Remover os dados faltantes.
	
	Rotacionar o conjunto de dados.
	 
	Rescaling dos dados.
	
	Multiplicar a matriz por uma constante k.
	Respondido em 26/07/2023 07:34:38
	
	
	 8.
	Ref.: 4392321
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Um SVM Não Linear deve ser usado somente se:
		
	
	For uma regressão.
	
	Os dados forem separáveis linearmente no espaço.
	 
	O conjunto de observações no espaço amostral não puder ser delineado por uma reta.
	
	O dataset tiver mais outliers do que o normal.
	
	O número de características for maior do que 10.
	Respondido em 26/07/2023 07:32:17
	
	
	 9.
	Ref.: 4416314
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	O PCA é uma forma eficiente de reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados. Qual a operação básica da Álgebra Linear que seu algoritmo mais executa nos dados?
		
	
	Decomposição.
	 
	Rotação.
	
	Transfiguração.
	 
	Cinzelamento.
	
	Transposição.
	Respondido em 26/07/2023 07:34:46
	
	
	 10.
	Ref.: 4482258
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Felipe é aluno de mestrado, e sua pesquisa trata da detecção automática de espécies na Floresta Amazônica. Após seguir o método científico 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 classificação de espécies, qual é o modelo mais indicado para ele implementar?
		
	
	SVM Regressor.
	
	Agrupador Kmeans.
	
	Classificador Dendograma.
	
	Classificador DBScan.
	 
	Classificador de Árvore de Decisão.
	Respondido em 26/07/2023 07:32:47