Prova - Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina

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24/01/2024, 07:05 PROVA ON-LINE: 11 - Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (2022)
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0 / 6 ptsPergunta 1
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Você deseja desenvolver um agente inteligente para controlar o ar
condicionado central da sua casa. Este agente recebe como entrada
em os horários que você costuma ligar o ar condicionado, a
temperatura externa da rua e a temperatura interna da casa. O objetivo
do agente é decidir que horas ele deve ligar o ar para que você chegue
em casa do trabalho e encontre uma temperatura agradável, sem
desperdiçar energia com ar ligado enquanto não tem ninguém em
casa. O agente deve ajustar os horários de ligar e desligar o ar de
acordo com as mudanças na rotina da casa.
O tipo de agente que você precisa implementar é:
 Agente com aprendizado. esposta corretaesposta correta
 Agente reativo simples. 
 Agente com modelo. ocê respondeuocê respondeu
 Agente baseado em performance. 
O módulo de aprendizado pode ser aplicado a qualquer outro
tipo de agente. Isso faz com que, em teoria, um agente de
aprendizado pode ser um agente baseado em modelo ou um
agente baseado em objetivo, onde os objetivos e os modelos
são ajustados na medida em que o agente "aprende".
Neste sentido, falar que o controlador do Ar Condicionado
deveria ser um agente baseado em modelo ou baseado em
objetivo seria errado, pois isso não garante o aprendizado.
Como o enunciado deixa claro que o agente deve "aprender" a
rotina da casa, o módulo de aprendizado é obrigatório.
6 / 6 ptsPergunta 2
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As pessoas têm muita dificuldade em expressarem o que desejam em
um produto, mas são ótimas em afirmarem aquilo que elas não
desejam. Por isso, uma empresa contratou psicólogos especialistas em
comportamento e analistas de mercado para ajudarem a identificar as
necessidades dos seus clientes para incorporarem na nova versão do
seu produto.
Um dos consultores contratados sugeriu que se utilizasse um agente
inteligente para percorrer as áreas de comentários e avaliações de
produtos em diversas lojas de e-commerce nacionais e internacionais
para identificar elogios e reclamações de consumidores à respeito de
produtos semelhantes, oferecidos pelos seus concorrentes. Desta
forma, eles poderiam suprir essas demandas e atrair esses clientes
para seus próprios produtos.
O tipo de serviço cognitivo que seria necessário para desenvolver esse
agente é:
 Reconhecimento de locutor. 
 Reconhecimento de escrita. 
 Processamento de Linguagem Natural. Correto!Correto!
 Análise de Personalidade. 
Reconhecimento de escrita transforma um documento
digitalizado em um documento no formato texto, mas não
analisa seu conteúdo. reconhecimento de locutor e análise de
personalidade não se referem ao produto, mas ao consumidor.
Apenas Processamento de Linguagem Natural pode ser usado
para compreender a opinião do usuário à respeito de um
determinado produto.
0 / 6 ptsPergunta 3
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No famoso Problema do Quarto Chinês, proposto por John Searle, é
feito o seguinte questionamento: Seja um computador que recebe
caracteres chineses como entrada e produz caracteres de saída como
resposta à entrada e passa no Teste de Turing. Este computador
entende chinês?
Considerando o contexto do enunciado do Quarto Chinês, avalie as
seguintes asserções e a relação proposta entre elas.
I. O Problema do Quarto Chinês é uma reflexão sobre o paradigma
de inteligência artificial “agindo como seres humanos”.
PORQUE
II. Abordagens que focam em tentar imitar ou enganar o ser humano
podem passar no Teste de Turing sem efetivamente entenderem o
que estão fazendo.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma
justificativa da I
ocê respondeuocê respondeu
 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição
verdadeira.
 As asserções I e II são proposições falsas. 
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma
justificativa da I.
esposta corretaesposta correta
 
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição
falsa.
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6 / 6 ptsPergunta 4
Robot traders são programas de computadores capazes de operar de
forma autônoma na bolsa de valores. Eles podem ser desenvolvidos
com regras fixas baseadas em indicadores de análise técnica ou
podem possuir um modelo que combine esses indicadores de forma a
maximizar o lucro do robô em um período determinado.
O problema de identificar os pesos dos indicadores que maximizam o
resultado do robô é um problema de:
 Recomendação. 
 Classificação. 
 Regressão. Correto!Correto!
 Regra de associação. 
A tarefa de previsão de valores contínuos consiste em uma
tarefa de regressão.
6 / 6 ptsPergunta 5
Relacione os tipos de dados com os exemplos de atributos
correspondentes:
Dado quantitativo de
razão
 pesoCorreto!Correto!
Dado quantitativo
intervalar
 temperatura do arCorreto!Correto!
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Dado qualitativo ordinal 
ordem de nascimento
Correto!Correto!
Dado qualitativo nominal 
cor do olho
Correto!Correto!
O peso é um dado numérico que possui um zero absoluto, e por
isso é considerado quantitativo de razão.
A ordem de nascimento, não é um dado quantitativo em si, uma
vez que ele não possui uma escala definida, mas expressa
ordem, o que o torna um dado ordinal.
A cor do olho não pode ser ordenada, e por isso é um dado
nominal.
Finalmente a temperatura é um dado contínuo que não possui
necessariamente um zero absoluto, uma vez que não foi
descrita a escala utilizada. Neste caso, ele ´te um atributo
intervalar.
0 / 6 ptsPergunta 6
Na indução de árvores de decisão, o Gain Ratio é mais adequado que
o Information Gain quando:
 
Quando uma variável polinominal possui um número pequeno de
valores.ocê respondeuocê respondeu
 uma variável polimonimal é categórica ordinal. 
 a variável é binominal. 
 
uma variável polinominal ossui um número muito grande de valores. 
esposta corretaesposta correta
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Em problemas em que o atributo possui uma cardinalidade
grande, o gain ratio é mais adequado.
6 / 6 ptsPergunta 7
Uma universidade induziu um modelo para classificar se um aluno está
propenso a cometer evasão. Após o treinamento, o modelo produziu a
seguinte matriz de confusão sobre os dados de validação.
EVADIU NÃO EVADIU
PREV. EVADIU 50 30
PREV. NÃO EVADIU 30 90
Sobre esse modelo, podemos afirmar que:
 A revocação ou recall é 75%. 
 A acurária por classe do modelo é 70%. 
 A precisão do modelo é 62,5%. Correto!Correto!
A precisão é calculada em função da quantidade de falsos 
positivos: 50 / 80 = 62,5%.
 
Como a quantidade de falso negativos é a mesma que a quantidade de
falso positivos, então a acurácia por classe será a mesma que a
acurácia geral.
6 / 6 ptsPergunta 8
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São formas de separação entre base de treinamento e base de testes,
exceto:
 Percentage Split. 
 Cross Validation. 
 Amostragem com reposição. Correto!Correto!
 Amostragem estratificada. 
Na amostragem com reposição, um elemento pode ser sorteado
mais de uma vez. Isso permitiria que um mesmo elemento fosse
selecionado para a base de treinamento e de teste
simultaneamente, violando o princípio básico da avaliação de
modelos de aprendizado supervisionado.
6 / 6 ptsPergunta 9
São medidas de interesse para regras de associação, exceto:
 Confiança 
 Lift 
 Acurácia Correto!Correto!
Acurácia é uma medida para aprendizado supervisionado, e 
regras de associação é um tipo de aprendizado não 
supervisionado.
 Suporte 
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6 / 6 ptsPergunta 10
Uma medida de interesse para regras de associação é
 Revocação. 
 Completeza. 
 Acurácia 
 Lift. Correto!Correto!
Correto. Lift indica a força de uma regra sobre a coocorrência 
aleatória de seus antecedentes e consequentes, e é utilizada 
como uma medida de interesse para as regras de associação. 
Valores superiores a 1 indicam que a regra aumenta a capacidade 
de previsão sobre o caso aleatório.
Pontuação do teste: 42 de 60