AV 2

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Disc.: MACHINE LEARNING   
	Aluno(a): LUCAS CLAUDIO DE ASSIS
	201802233148
	Acertos: 1,8 de 2,0
	30/10/2023
		1a
          Questão
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Correlacione os itens a seguir:
(S) Treinamento supervisionado
(N) Treinamento não supervisionado
com
I - A rede neural artificial 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:
		
	 
	I(S), II (S) e III (N)
	
	I(N), II (S) e III (S)
	
	I(N), II (N) e III (N)
	
	I(N), II(N) e III (S)
	
	I(S), II (S) e III (S)
	Respondido em 30/10/2023 19:36:58
	
	Explicação:
Resposta correta: I(S), II (S) e III (N)
	
		2a
          Questão
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Qual é o tipo de descoberta de conhecimento por meio de mineração de dados (Data Mining) em que se relaciona a presença de conjuntos de itens diversos, como por exemplo: "Quando uma mulher compra uma bolsa em uma loja, ela está propensa a comprar sapatos"?
		
	
	A Hierarquias de classificação.
	
	Séries temporais.
	
	Agrupamentos por similaridade.
	 
	Regras de associação.
	
	Padrões sequenciais.
	Respondido em 30/10/2023 19:37:24
	
	Explicação:
Resposta correta: Regras de associação.
	
		3a
          Questão
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Uma árvore de decisão pertence a qual grupo de tipo de Aprendizado de Máquina?
		
	
	Semisupervisionado.
	
	Por Reforço.
	
	Aleatório.
	 
	Supervisionado.
	
	Não Supervisionado.
	Respondido em 30/10/2023 19:38:08
	
	Explicação:
Resposta correta: Supervisionado.
	
		4a
          Questão
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Um aspecto bastante interessante do aprendizado profundo são os modelos de transferência de aprendizado profundo. Apesar de ser uma ideia bastante lógica, na prática, esbarra com alguns desafios. Em relação aos desafios dos modelos de transferência de aprendizado profundo, selecione a opção correta.
		
	
	Sempre que for possível, devem ser aplicados com muitos dados rotulados depois de um processo de retreinamento.
	
	São aplicáveis apenas quando os modelos envolvidos tratam da mesma base em domínios e tarefas.
	 
	É possível que o processo de aprendizagem por transferência ocasione uma queda no desempenho da rede neural destino.
	
	São aplicáveis apenas para resolver problemas simples.
	
	Não há como medir a qualidade da transferência para analisar qual foi o ganho real com esse processo.
	Respondido em 30/10/2023 19:38:28
	
	Explicação:
Resposta correta: É possível que o processo de aprendizagem por transferência ocasione uma queda no desempenho da rede neural destino.
	
		5a
          Questão
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Eduardo é contratado como cientista de dados por uma empresa fintech. Seu chefe lhe pede que elabore um projeto de aprendizado de máquina a fim de resolver um problema que a organização está tendo para prever valores de ações na bolsa e emitir recomendações. Dado que Eduardo levantou e validou o problema de negócio com os stakeholders, qual o próximo passo a ser seguido?
		
	
	 Treinamento do modelo.
	
	Criação do modelo.
	
	 Avaliação dos resultados.
	
	 Deployment do modelo.
	 
	 Entendimento dos dados.
	Respondido em 30/10/2023 19:39:12
	
	Explicação:
A resposta certa é: Entendimento dos dados.
	
		6a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 0,2
	
	Comparando inteligência humana com inteligência artificial, os sistemas que pensam e agem como humanos, e os sistemas que pensam e agem racionalmente são, respectivamente:
		
	 
	Ciência Cognitiva, Lógica, Teste de Turing e Agentes racionais.
	
	Lógica, Teste de Turing, Agentes racionais e Ciência Cognitiva.
	
	Lógica, Teste de Turing, Ciência Cognitiva e Agentes racionais.
	
	Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Agentes racionais e Lógica.
	 
	Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais.
	Respondido em 30/10/2023 19:39:57
	
	Explicação:
Resposta correta: Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais.
	
		7a
          Questão
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o Data Mining, que se constitui em uma técnica:
		
	
	De compactação de dados, normalmente bastante eficiente, permitindo grande desempenho no armazenamento de dados.
	 
	Para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a princípio ocultos, importantes à aplicação.
	
	Que visa sua distribuição e replicação em um cluster de servidores, visando aprimorar a disponibilidade de dados.
	
	De transmissão e recepção de dados que permite a comunicação entre servidores, em tempo real.
	
	Para realizar a criptografia inteligente de dados, objetivando a proteção da informação.
	Respondido em 30/10/2023 19:41:02
	
	Explicação:
Resposta correta: Para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a princípio ocultos, importantes à aplicação.
	
		8a
          Questão
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	As árvores de decisão cumprem quais tarefas de aprendizado?
		
	
	Agrupamento somente.
	
	Classificação somente.
	
	Regressão somente.
	 
	Classificação e Regressão.
	
	Regressão e Agrupamento.
	Respondido em 30/10/2023 19:41:14
	
	Explicação:
Resposta correta: Classificação e Regressão.
	
		9a
          Questão
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Existem diversos modelos para o aprendizado de máquina. Essa diversidade é justificada pela necessidade de adaptar o modelo a um problema específico, 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:
		
	
	Um ponto em comum entre todos os modelos de aprendizado de máquina são as funções de ativação que determinam exatamente qual a solução ótima.
	
	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.
	
	Certamente se pode afirmar 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.
	
	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.
	Respondido em 30/10/2023 19:41:50
	
	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.
	
		10a
          Questão
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Qual é a medida que indica a performance geral do modelo de aprendizado de máquina?
		
	
	Precisão
	
	Eficácia
	
	Eficiência
	 
	Acurácia
	
	Risco
	Respondido em 30/10/2023 19:42:14
	
	Explicação:
A resposta certa é:Acurácia