ENGENHARIA, PREPARAÇÃO E VISUALIZAÇÃO DE DADOS - unidade 5

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Questão 01
A partir dos conceitos de aprendizagem de máquina, rede neural artificial e sua a ideia a partir da rede neural biológica, analise as alternativas informadas a seguir e selecione a opção correta.
A) Com a nova era da informação, um grande volume de dados, são armazenados diariamente, não requerendo recursos tecnológicos ou ferramentas adequadas para encontrar, analisar e aproveitar estes dados rapidamente.
B) Os modelos matemáticos inseridos via código em algoritmos resolvem questões do tipo reconhecimento facial, previsibilidade do clima, classificação de dados, que são exemplos de algoritmos de aprendizado de máquina.
C) O algoritmo com inteligência artificial, programado com aprendizado de máquina, que sintetizados em modelos matemáticos, representam fenômenos internos que podem ser compreendidos via um conjunto de dados.
D) Os dendritos são ramificações que recebem as entradas e através de um prolongamento denominado axônio recuperam o sinal do corpo celular para suas extremidades.
E) O neurônio biológico tem um corpo celular (soma) que recebe diversos estímulos e, assim, o neurônio libera um sinal químico quando o conjunto desses estímulos ultrapassa um determinado limiar. Cria-se então uma rede de neurônios interconectados.
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Resposta Correta:
Alternativa correta: Algoritmos baseados em técnicas que utilizam aprendizagem de máquina constroem modelos matemáticos que podem possuir diversas funções, tais como: reconhecer uma pessoa, prever o clima de um determinado dia etc.
Resposta Correta: Os modelos matemáticos inseridos via código em algoritmos resolvem questões do tipo reconhecimento facial, previsibilidade do clima, classificação de dados, que são exemplos de algoritmos de aprendizado de máquina.
Alternativa correta: Algoritmos baseados em técnicas que utilizam aprendizagem de máquina constroem modelos matemáticos que podem possuir diversas funções, tais como: reconhecer uma pessoa, prever o clima de um determinado dia etc.
Questão 02
O aprendizado de máquina tem sido muito utilizado atualmente, como tecnologia para tratar o grande volume de dados que vem sendo armazenado, de diversas fonte e em tempo real. Compreender esta ferramenta é importante, portanto, a partir da análise das afirmativas abaixo, selecione a opção correta, a partir da veracidade das informações.
I – Ferramentas adequadas e preparadas são necessárias para trabalhar com o big data seja para obter, analisar e utilizar os dados em tempo real.
II – Uma das técnicas para tratar o big data é o aprendizado de máquina que teve como uma de suas bases o reconhecimento de padrões e da teoria gráfica computacional.
III – As funções matemáticas representam a base matemática programada em algoritmos que tem como objetivos entender os dados e prever o comportamento complexo de dados e realizar previsões de comportamentos futuros.
IV – As redes neurais com aprendizado profundo são redes que adotam conceitos de aprendizado de máquina que resolvem atualmente problemas que apresentam comportamento de sistemas complexos.
I, II e III corretas
II, III e IV corretas
II e IV corretas
I e II corretas
I, III e IV corretas
Verificar Resposta Correta:
- I, III e IV corretas
Afirmativa I correta: é necessária a utilização de ferramentas preparadas especialmente para lidar com esses grandes volumes (big data), de forma que toda e qualquer informação nesses meios possa ser encontrada, analisada e aproveitada em tempo hábil.
Afirmativa III correta: Os modelos são ferramentas matemáticas que nos permitem descobrir representações sintéticas de eventos externos, com o objetivo de obter um melhor entendimento e prever o comportamento futuro.
Afirmativa IV correta: Alguns destes modelos foram definidos apenas pelo ponto de vista teórico, mas os atuais avanços na ciência nos permitem aplicar conceitos de aprendizado de máquina para entender melhor o comportamento de sistemas complexos, como redes neurais com aprendizado profundo.
Resposta Correta: I, III e IV corretas
Afirmativa I correta: é necessária a utilização de ferramentas preparadas especialmente para lidar com esses grandes volumes (big data), de forma que toda e qualquer informação nesses meios possa ser encontrada, analisada e aproveitada em tempo hábil.
Afirmativa III correta: Os modelos são ferramentas matemáticas que nos permitem descobrir representações sintéticas de eventos externos, com o objetivo de obter um melhor entendimento e prever o comportamento futuro.
Afirmativa IV correta: Alguns destes modelos foram definidos apenas pelo ponto de vista teórico, mas os atuais avanços na ciência nos permitem aplicar conceitos de aprendizado de máquina para entender melhor o comportamento de sistemas complexos, como redes neurais com aprendizado profundo.
Questão 03
A partir de seu conhecimento em rede neural biológica e rede neural artificial, analise as alternativas a seguir e selecione a opção correta.
A) A rede neural artificial simula o funcionamento de neurônios biológicos, através de neurônios artificiais, que são responsáveis pelo processamento de sinais.
B) A atuação do modelo de neurônio computacional, ou artificial é similar ao modelo biológico porque quando o estímulo no corpo celular ultrapassar a quantidade mínima é ativado.
C) Perceptron - nome que Frank Rosenblatt deu ao primeiro modelo neural em 1957. Trata-se de uma rede neural com duas camadas de neurônios, uma de entrada e outra de saída baseada na função sinal.
D) A rede neural de aprendizado profundo é o único modelo de aprendizado de máquina que são utilizados para resolver problemas com tarefas complexas, ou sistemas cujo comportamento são complexos.
E) A rede perceptron de múltiplas camadas (MLP em inglês) é considerada uma a máquina de aprendizagem supervisionada. E adota um algoritmo de retropropagação (back-propagation) e do teorema de aproximação universal.
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Resposta Correta:
Alternativa correta. A MLP é, provavelmente, a máquina de aprendizagem supervisionada mais popular, em razão, principalmente, do algoritmo da retropropagação (back-propagation) e do teorema de aproximação universal, que mostra que ela é capaz de aproximar qualquer função contínua definida em uma região compacta (VIEIRA, 2006).
Resposta Correta: A rede perceptron de múltiplas camadas (MLP em inglês) é considerada uma a máquina de aprendizagem supervisionada. E adota um algoritmo de retropropagação (back-propagation) e do teorema de aproximação universal.
Alternativa correta. A MLP é, provavelmente, a máquina de aprendizagem supervisionada mais popular, em razão, principalmente, do algoritmo da retropropagação (back-propagation) e do teorema de aproximação universal, que mostra que ela é capaz de aproximar qualquer função contínua definida em uma região compacta (VIEIRA, 2006).
Questão 04
A rede neural artificial tem suas particularidades na concepção do modelo e também algumas variações que permitem resolver sistemas complexos. Analise as afirmativas apresentadas a seguir e assinale qual a resposta correta.
I – As grandes redes neurais, ou uma rede de neurônios, são criadas via sinapses que conectam os axônios de outros neurônios nas extremidades do soma.
II - Uma rede neural artificial é composta pela conexão de vários neurônios artificiais, ou seja, o modelo computacional contém um conjunto de entradas (X1, X2, ..., XN), que representam os fenômenos de um problema, um conjunto de pesos (W1, W2, ..., WM), o corpo (que recebe os estímulos) e a saída do neurônio.
III – Um percepton é uma rede neural com uma única camada de neurônios lineares de entrada e uma unidade de saída baseada em uma determinada função.
IV – A rede artificial neural, MLP, apresenta um conjunto de neurônios artificiais distribuídos em cascata e as camadas distribuídas em paralelo, por onde passam os dados de entrada.
II e III corretas
I e IV corretas
III e IV corretas
I, II e III corretas
I e III corretas
Verificar Resposta Correta:
- II e III corretas
Afirmativa II correta: Uma rede neural artificial é composta pela conexão de vários neurôniosartificiais. Assim, as redes são utilizadas nas aplicações para resolução de problemas. Contendo um conjunto de entradas, representando fenômenos que descrevem um problema. Após processar essa camada de entrada, resulta em uma camada de saída apresenta informações para o problema.
Afirmativa III correta: Um perceptron é uma rede neural com uma única camada de neurônios lineares de entrada, seguida por uma unidade de saída baseada na função sinal (x) (alternativamente, é possível para considerar uma unidade bipolar cuja saída é -1 e 1) (BONACCORSO, 2020).
Resposta Correta: II e III corretas
Afirmativa II correta: Uma rede neural artificial é composta pela conexão de vários neurônios artificiais. Assim, as redes são utilizadas nas aplicações para resolução de problemas. Contendo um conjunto de entradas, representando fenômenos que descrevem um problema. Após processar essa camada de entrada, resulta em uma camada de saída apresenta informações para o problema.
Afirmativa III correta: Um perceptron é uma rede neural com uma única camada de neurônios lineares de entrada, seguida por uma unidade de saída baseada na função sinal (x) (alternativamente, é possível para considerar uma unidade bipolar cuja saída é -1 e 1) (BONACCORSO, 2020).
Questão 05
O avanço na melhoria das técnicas de aprendizado de máquina em redes neurais, foram possíveis via novos modelos matemáticos adotados em seu algoritmo e variações como as redes neurais convolucionais e deep learning. A partir deste contexto, analise as alternativas a seguir e escolha a opção correta.
A) A rede neural artificial é programado para possibilitar o computador aprender sobre como resolver um problema baseado nos seus dados de entrada, e considerado do tipo não supervisionado se foi treinado para adquirir um conhecimento prévio.
B) Os algoritmos de aprendizado de máquina podem adotar diversos tipos de modelos matemáticos no seu código de aprendizado, como os modelos quadráticos, técnicas que buscam a predição e inferências via estatísticas, como por exemplo, método dos mínimos quadrados
C) As redes neurais de aprendizagem profunda é uma das técnicas utilizadas na inteligência artificial e conhecida como Deep Learning. Sua característica é apresentada com uma arquitetura de várias camadas, onde as camadas têm a função de capturar e extrair informações para resolução de problemas complexos.
D) A extração de descritores, ou seja, analisar o conteúdo de uma imagem, pela estrutura da rede neural, deep learning, onde em cada camada são processadas transformações para a identificação de características especificas e com objetivo de reduzir o tempo de processamento.
E) As redes neurais de aprendizagem profunda são normalmente utilizadas em subamostragem, mapeamento de características e extração de características.
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Resposta Correta:
Alternativa correta: Deep Learning ou Redes Neurais de Aprendizagem Profunda consistem em um conjunto de arquiteturas para redes neurais com várias camadas. Cada camada é responsável por capturar e extrair determinados tipos de informações dos objetos de entrada.