Tópicos de bigData com python - EX 5

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Exercício por
Temas
 avalie sua aprendizagem
As redes neurais são modelos poderosos cujo principal componente onde estão armazenados seus conhecimentos
é(são) 
O termo mineração de dados é amplamente usado na comunidade técnica a esmo, mas, na realidade ele se refere
ao processo de:
TÓPICOS DE BIG DATA EM PYTHON  
NATÃ VIANA ALVES 202002695986
TÓPICOS DE BIG DAT  2023.3 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.
02318 - BIG DATA ANALYTICS
 
1.
Vieses
Camada de Saída
Camadas Escondidas
Função de Ativação
Pesos
Data Resp.: 10/10/2023 18:34:12
Explicação:
O conhecimento dos modelos conexionistas é localizado em suas camadas internas ocultas ou escondidas
(hidden), pois é lá que se encontram as matrizes de pesos, vieses e funções de ativação que, ao trabalharem
juntas, produzem o conhecimento necessário para discriminar novas observações com base em registros
passados.
 
2.
CNN
KDD
DNN
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:voltar();
Qual o objetivo da inteligência arti�cial ao simular comportamentos humanos na máquina?
As técnicas de aprendizado de máquina para aprendizado supervisionado são:
 
I - Classi�cação
II - Agrupamento
III - Regressão
LSTM
RNN
Data Resp.: 10/10/2023 18:34:17
Explicação:
A comunidade de TI chama indiscriminadamente de mineração de dados, todo o conjunto de etapas de coleta de
dados, seleção de dados, pré-processamento, transformação, descoberta de padrões, e avaliação de mineração
de dados. A alternativa correta é KDD, ou Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD, do inglês
Knowledge Discovery in Databases), pois refere-se ao nome do processo de descobrir padrões, sendo o KDD
comumente denominado de Mineração de dados. A alternativa CNN refere-se às redes neurais convolucionais
(do inglês Convolutional Neural Network ¿ CNN), sendo muito utilizadas em processamento de imagens. A
alternativa DNN é uma opção cujo conceito não foi explorado no tema. A alternativa LSTM refere-se à
arquitetura das redes neurais recorrentes (Recurrent Neural Networks - RNN), utilizadas em problemas
sequenciais ou temporais. A alternativa RNN refere-se às redes neurais recorrentes, também utilizadas em
problemas sequenciais ou temporais.
 
3.
Incrementar o uso da memória de longa duração do sistema.
Otimizar algoritmos para que eles se adaptem a contextos não previamente codi�cados.
Viabilizar a computação paralela.
Melhorar a capacidade de processamento de dados do sistema.
Fazer com que computadores acessem a internet mais rápido.
Data Resp.: 10/10/2023 18:34:26
Explicação:
A razão por trás da existência da inteligência arti�cial é criar algoritmos e soluções capazes de se adaptar a
novas situações que não necessariamente foram pré-programadas, mas se adapte pela experiência passada com
casos similares.
 
4.
Apenas II e III
Apenas II
Apenas I e III
Apenas I e II
Apenas I
Data Resp.: 10/10/2023 18:34:37
Explicação:
O aprendizado supervisionado contempla duas técnicas que são a de classi�cação, em que o modelo tenta
aprender a categorizar observações, e a regressão, que tenta aferir um valor numérico para novos registros,
baseado no registro histórico e suas características.
O enquadramento de aprendizado não supervisionado contempla qual(is) técnicas?
I - Agrupamento
II - Classi�cação
III - Regressão
Luís foi contratado recentemente para trabalhar em uma empresa de consultoria de análise de dados. O projeto no
qual foi alocado já havia começado, e os colegas de Luís lhe disseram que estavam preparando o conjunto de dados
para poder passar os mesmos por um modelo de árvore de decisão. Já que especi�camente os colegas de Luís estão
removendo dados faltantes, em qual etapa do processo de KDD, Luís se encontra:
Leonardo começou seu trabalho de conclusão de curso. Nesse trabalho, Leonardo quer elaborar um classi�cador
de imagem, mas, não sabe se decidir com relação à con�guração das camadas de sua rede neural. É muito comum
utilizarmos o conjunto ________ para fazermos o benchmark de modelos de ______________:
 
5.
Apenas as opções II e III estão corretas
Apenas a opção II está correta
Apenas a opção III está correta
Apenas a opção I está correta
Apenas as opções I e III estão corretas
Data Resp.: 10/10/2023 18:34:49
Explicação:
O aprendizado supervisionado se caracteriza pelo aprendizado autodidata que é caracterizado pelo
agrupamento. Já a classi�cação e a regressão são técnicas oriundas do aprendizado supervisionado.
 
6.
Avaliação.
Pré-Processamento    .                              
Coleta de Dados.
Descoberta de Padrões.
Transformação de Dados.
Data Resp.: 10/10/2023 18:35:34
Explicação:
Luís se encontra na fase que ocorre logo após selecionarmos dados, e antes da transformação do conjunto, que é
justamente a fase de pré-processamento ou limpeza dos dados.
 
7.
IRIS; Processamento da Linguagem Natural
MNIST; Processamento de Linguagem Natural
MNIST; Processamento de Imagens
Pizzas; Categorias
IRIS; Processamento de Imagens
Data Resp.: 10/10/2023 18:35:48
Explicação:
As redes neurais são implementadas em Python através de uma biblioteca de processamento de cálculos em
paralelo baseada em grafos. Qual o nome desta biblioteca?
A qual técnica de Aprendizado de Máquina o Algoritmo de Árvore de Decisão Classi�cadora pertence?
Como podemos checar as métricas de classi�cação do modelo neural da biblioteca Scikit-Learn?
O conjunto MNIST de dígitos escritos a mão é um dos conjuntos mais conhecidos na literatura de aprendizado
de máquina. Mas, essa fama não é à toa, pois esse é o conjunto de comparação entre modelos de processamento
de imagens, uma vez que uma boa con�guração de rede neural deve ser capaz de reconhecer os dígitos escritos
a mão do MNIST.
 
8.
Tensor�ow
Numpy
Pandas
Plotly
Scipy
Data Resp.: 10/10/2023 18:36:03
Explicação:
A biblioteca TensorFlow foi criada com a �nalidade de processar cálculos de forma paralela, em estruturas de
grafos a �m de otimizar estes tipos de processamento, mas, devido à natureza dos modelos conexionistas, tal
biblioteca foi rede�nida como a principal biblioteca para implementação de redes neurais.
 
9.
Q-Learning
Modelos Generativos
Regressão
Agrupamento
Classi�cação
Data Resp.: 10/10/2023 18:36:26
Explicação:
O algoritmo de árvore de decisão é um dos mais simples e poderosos algoritmos de aprendizado de máquina que
pode ser utilizado tanto para regressão quanto para classi�cação, mas muda sua terminação dependendo da
técnica em questão, por exemplo, para classi�cação é a Árvore de Decisão Classi�cadora, enquanto para
regressão se chama Árvore Regressora, ou Árvore de Decisão Regressora.
 
10.
Plotly
Classi�cation Report
Grá�co de Matriz de Dispersão
Regressão Linear
Grá�co de Histograma
Data Resp.: 10/10/2023 18:36:35
Explicação:
O classi�cation report é um dos métodos oferecidos pelo scikit-learn que nos permite usar um conjunto ground
truth para comparar contra as predições de um modelo e este calculará as métricas de acurácia, precisão e
medida F de cada classe possível e também as mesmas métricas em um nível macro.
    Não Respondida      Não Gravada     Gravada
Exercício por Temas inciado em 10/10/2023 18:33:06.