Análise e modelagem preditiva

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Em 2012, o professor Pedro Domingos publicou o artigo “A few useful things to know about machine
learning”, com 12 lições sobre a prática de machine learning para pesquisadores e profissionais. Assinale
a alternativa que apresenta um dessas lições.
Alternativas:
Código da questão: 61720
A respeito das 12 lições do professor Pedro Domingos para a prática de machine learning, analise as
afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso):
( ) A primeira lição diz que o segredo da aprendizagem de máquina é escolher bem uma representação
dos dados, uma função de avaliação e uma estratégia de otimização.
( ) Uma das lições ensina que a experimentação de diferentes modelos pode formar um viés na escolha
do melhor algoritmo.
( ) As lições dizem que usar muitos dados é positivo para a aprendizagem, mas apenas eles são
insuficientes para que o modelo generalize bem.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
Alternativas:
Código da questão: 61717
A respeito da avaliação de modelos preditivos, é correto afirmar que:
Alternativas:
Aprendizagem = representação + avaliação.
Aprendizagem = representação + avaliação + modelagem.
Aprendizagem = representação + avaliação + otimização. CORRETO
Aprendizagem = representação + otimização.
Otimização = aprendizagem + avaliação + representação.
V – F – V. CORRETO
V – V – V.
F – F – V.
F – V – V.
V – F – F.
A avaliação é realizada sobre os dados de treinamento em problemas de regressão.
Uma mesma medida de desempenho pode ser aplicada em problemas de regressão e classificação.
A estimação ou classificação sobre novos dados é realizada antes da etapa de treinamento.
A avaliação é realizada sobre os dados de treinamento durante a otimização do modelo.
Os dados históricos devem ser divididos em subconjuntos distintos para fins
experimentais. CORRETO
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Código da questão: 61706
Na modelagem preditiva, __________ corresponde à generalização de __________ a partir de casos
específicos. Considerando a base de dados como sendo esses casos específicos, o modelo preditivo
corresponde à regra geral construída a partir deles. Assim, o __________ é o responsável por construir essa
regra geral.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas.
Alternativas:
Código da questão: 61714
Sobre as principais atividades realizadas durante o pré-processamento de dados visando a modelagem
para Analytics, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso):
( ) Os atributos menos importantes são removidos durante a integração de dados entre conjuntos de
dados diferentes.
( ) O desbalanceamento de objetos entre classes pode ser corrigido durante o processo de aprendizagem
de algoritmos evolutivos.
( ) A inconsistência de dados reflete a qualidade e a distribuição multiplataforma dos dados.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
Alternativas:
Código da questão: 61696
Otimizar um modelo é uma etapa importante em projetos de ciência de dados. A respeito da
otimização de modelos preditivos, é correto afirmar que:
Alternativas:
A regra específica; regras gerais; algoritmo de indução.
A regra geral; bases de dados; processo.
A indução; regras gerais; algoritmo de indução. CORRETO
A indução; regras específicas; algoritmo de aprendizagem.
A regra geral; bases de dados; algoritmo de aprendizagem.
V – V – V.
F – V – V.
F – F – V.
V – V – F.
F – F – F. CORRETO
O preditor de base é a referência do processo de otimização algorítmica, sendo responsável por
predizer o desempenho dos modelos lineares.
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Código da questão: 61713
A ciência de dados pode ser formulada a partir de um processo que enxergue o desenvolvimento de
projetos analíticos como uma série de etapas, que vão da __________ até a _________ do que foi construído.
Entre essas etapas, o cientista de dados ou especialista em Analytics deverá aplicar estratégias para obter
e __________, preparar os dados obtidos para modelagem, executar o treinamento e a avaliação dos
modelos e, finalmente, _________ o melhor modelo da etapa anterior.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas.
Alternativas:
Código da questão: 61721
A construção de qualquer produto de dados (data product) requer a adoção de uma metodologia de
desenvolvimento que compreenda o papel do tomador de decisão no produto.
Diante disso, responda: qual é o papel do tomador de decisão no processo de desenvolvimento de um
projeto de ciência de dados?
Alternativas:
O processo de otimização se caracteriza pela busca de parâmetros e hiperparâmetros ótimos em
um conjunto pré-definido de modelos.
O desempenho de um modelo de classificação depende da otimização de hiperparâmetros
realizada em conjunto com a regularização.
A otimização corresponde ao processo de melhora no desempenho preditivo, realizado antes da
implantação do modelo em produção. CORRETO
A base da classificação de dados é a otimização de modelos preditivos em um processo centrado
na aprendizagem de dados.
Análise de dados; implantação; pré-processar dados; implantar.
Análise de dados; distribuição; visualizar dados; otimizar.
Análise do problema de negócio; implantação; visualizar dados; implantar. INCORRETO
Análise do problema de negócio; pré-processar; visualizar dados; otimizar.
Análise do problema de negócio; distribuição; visualizar dados; otimizar.
O tomador de decisão é o responsável pelo projeto de ciência de dados, sendo o ator principal nas
etapas de análise do problema de negócio e treinamento e avaliação de modelos.
Um processo de ciência de dados é formado por etapas sequenciais que começa com a análise do
problema de negócio descrito ou sofrido pelo tomador de decisão.
O tomador de decisão tem um papel minoritário no desenvolvimento do produto de dados, uma
vez que a sua atuação acontece apenas nas etapas finais do processo. INCORRETO
Durante a distribuição do produto de dados, o tomador de decisão atua como líder na confecção
do produto final, sendo também responsável por implantá-lo em ambientes adequados.
Um processo de ciência de dados objetiva a construção de um produto de dados idealizado pelo
tomador de decisão, que também é o responsável pela análise dos dados e da modelagem
preditiva.
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Código da questão: 61715
Para avaliar um modelo preditivo, devemos seguir três passos. O primeiro deles é determinar a
_________ que será utilizada para avaliar o modelo. E, neste caso, podemos usar mais de uma ao mesmo
tempo. Em seguida, devemos preparar os experimentos, particionando os dados em 80% para
treinamento e 20% para _________. Por fim, vamos executar os algoritmos nos dados de _________ e coletar
os resultados nos dados de _________ e _________.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Alternativas:
Código da questão: 61702
A modelagem preditiva para Analytics compreende não apenas a construção de algoritmos
estatísticos, mas também a avaliação de desempenho dos resultados gerados por eles.
Diante disso, responda: como garantir que um modelo será construído corretamente?
Alternativas:
Código da questão: 61701
Medida; treinamento; avaliação; teste; avaliação.
Medida; treinamento; avaliação; treinamento; teste.
Métrica; treinamento; treinamento; avaliação; teste.
Métrica; teste; teste; treinamento; avaliação.
Métrica; teste; treinamento; avaliação; teste. CORRETO
Por meio de experimentos usando análise ROC.
Avaliando a qualidade do código dos algoritmos implementados.
Aumentando a quantidade de dados experimentais.
Por meio de um processo de avaliação dos experimentos. CORRETOTrabalhando com especialistas do negócio e de tecnologia.