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Avaliação II - Individual

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21/03/2024, 10:57 Avaliação II - Individual
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Prova Impressa
GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:826423)
Peso da Avaliação 1,50
Prova 65162081
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 10/0
Nota 10,00
As séries temporais são constituídas por observações autocorrelacionadas e como tal não podem ser 
permutadas entre si, contudo a suposição em relação à independência entre observações não é necessária 
para aplicar as técnicas de Análise em Componentes Principais. Sobre séries temporais, associe os itens, 
utilizando o código a seguir:
I- Tendência.
II- Sazonalidade.
III- Ruído.
IV- Médias Móveis.
( ) É um método muito simples para previsão de valores futuros. Baseia-se na premissa de que o valor 
futuro é constituído pela média de valores passados.
( ) Esse componente representa valores aleatórios causados por diferentes fatores, dependendo da origem 
da série temporal. Estes valores, que não se repetem e não apresentam um padrão definido podem 
comprometer o resultado de algumas análises.
( ) Descreve comportamentos que se repetem com determinada periodicidade. Ela pode ser percebida como 
uma componente oscilatória que apresenta variação ao longo da tendência.
( ) Pode ser definida como a alteração de longo prazo no nível médio, onde o nível refere-se ao valor ou 
faixa de valores que a variável pode assumir caso não seja observada tendência em longo prazo.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A IV - II - III - I.
B IV - II - I - III.
C IV - III - II - I.
D I - II - III - IV.
Leia o trecho a seguir:
Utilizando operações inseridas nas redes pela forma como os pesos e vieses são agrupados e calculados, as 
camadas criam mapas atribuídos que expressam a probabilidade de uma determinada característica estar 
presente em uma série de dados para qual a camada foi adaptada.
Sobre qual tipo de rede neural artificial o texto se refere, assinale a alternativa CORRETA:
A Redes neurais perceptron.
B Redes neurais Feedfoward.
C Redes neurais convolucionais.
D Redes neurais recorrentes.
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As redes neurais artificiais são exemplos de métodos subsimbólicos existentes, pois em sua forma de 
processamento constroem representações internas de modelos ou padrões encontrados nos dados analisados. 
Sobre aplicações de redes neurais artificiais, assinale a alternativa CORRETA:
A Redes neurais artificiais podem ser aplicadas em diversas áreas do conhecimento.
B Redes neurais artificiais podem ser aplicadas somente em IoT.
C Redes neurais artificiais podem ser aplicadas somente em computação.
D Redes neurais artificiais podem ser aplicadas somente em medicina.
Em computação, redes neurais artificiais são sistemas computacionais que imitam as habilidades 
computacionais do sistema nervoso biológico, usando um grande número de simples neurônios artificiais. 
Acerca do exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) A arquitetura LSTM tradicional possui uma camada de entrada, uma camada LSTM recorrente, uma 
camada de saída e uma camada recorrente de retorno de dados.
( ) Redes LSTM podem aprender a preencher a falta de dados sequenciais mesmo na presença de ruído 
e/ou entradas incompreensíveis sem perdas de processamento para pequenos espaços de tempo.
( ) Diversos softwares de desenvolvimento já oferecem ferramentas para a aplicação de redes neurais 
recorrentes e redes LSTM. É o caso do MATLAB.
( ) As redes com estrutura LSTM são utilizadas em diversas aplicações e são conhecidas pela sua 
capacidade de reduzir o problema de vanishing/exploding do gradiente através de seus mecanismos de 
comporta.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - F - F.
B F - V - V - F.
C F - V - F - V.
D F - V - V - V.
Os modelos matemáticos e os processos de geração de dados de séries temporais são geralmente 
complexos para estas aplicações e normalmente não são conhecidos a priori. São diversas as aplicações de 
séries temporais, principalmente sua aplicação em internet das coisas. Sobre o exposto, classifique V para as 
sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Sazonalidade descreve comportamentos que se repetem com determinada periodicidade. Ela pode ser 
percebida como uma componente oscilatória que apresenta variação ao longo da tendência.
( ) As médias móveis representam valores aleatórios causados por diferentes fatores, dependendo da 
origem da série temporal. Estes valores, que não se repetem e não apresentam um padrão definido, podem 
comprometer o resultado de algumas análises.
( ) O ruído é um método muito simples para previsão de valores futuros. Baseia-se na premissa de que o 
valor futuro é constituído pela média de valores passados.
( ) Tendência pode ser definida como a alteração de longo prazo no nível médio, onde o nível refere-se ao 
valor ou faixa de valores que a variável pode assumir caso não seja observada tendência em longo prazo.
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Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F - V.
B F - V - F - V.
C V - V - F - V.
D V - F - V - F.
As redes neurais artificiais são estruturas matemáticas baseadas no funcionamento do cérebro humano, 
numa tentativa de reproduzi-lo. A rede é formada por unidades que representam computacional e 
matematicamente, o que é a rede neural formada pelo cérebro humano. Sobre o exposto, classifique V para 
as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) IoT é um conceito de integração dos dispositivos embarcados com redes neurais artificiais, em que cada 
equipamento pode se conectar com outros, representando neurônios artificiais.
( ) Na integração de dispositivos independentes, os celulares, computadores, e semáforos, entre outros, 
podem ser utilizados para que as redes virtuais sejam criadas, aproveitando as funções indiretas de cada um 
deles.
( ) Para reduzir o tempo de obtenção das imagens de ressonância, redes neurais convolucionais são 
treinadas para entender a relação espaço-temporal entre várias sequências de imagens.
( ) Em agronomia, as redes neurais também estão se popularizando, devido aos avanços tecnológicos 
recentes, com imageamento via satélite em diferentes frequências para obter as informações relevantes a 
respeito da temperatura e da umidade do ar.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - F.
B F - V - V - F.
C F - F - V - V.
D F - V - V - V.
Dentre suas mais diversas aplicações, os modelos de previsão de séries temporais são utilizados a fim 
de reduzir incerteza no processo de tomada de decisões econômicas. Esses modelos buscam estimar valores 
futuros com base somente em valores existem tem em bases de dados históricos. Sobre o exposto, classifique 
V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A suavização exponencial é uma técnica para suavizar dados de séries temporais usando a função de 
janela exponencial. É equivalente ao método de médias móveis quando adotamos o valor de igual ao número 
total de dados disponíveis adicionando pesos aos valores passados.
( ) Quando se deseja a predição de séries temporais que contemplem tanto as componentes de sazonalidade 
como as de tendência, é sugerida a expansão da suavização exponencial para o método de suavização 
exponencial sazonal de Holt-Winters.
( ) Os modelos ARIMA resultam da combinação de três métodos estatísticos: autorregressão, médias 
móveis e integração.
( ) A tendência é um componente pertencente às séries temporais que representa valores aleatórios 
causados por diferentes fatores, dependendo da origem da série temporal.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
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FONTE: DE ABREU GASPAR, Isaac; GONÇALVES, Marcelo Romeu; DE OLIVEIRA MATIAS, Italo. 
PREDIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS: ESTUDODE CASO UTILIZANDO TÉCNICAS DE REDES 
NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISÃO DA PRODUÇÃO NACIONAL DE PETRÓLEO. 
LINKSCIENCEPLACE-Interdisciplinary Scientific Journal, v. 5, n. 1, 2018.
A V - V - V - F.
B F - V - F - V.
C F - V - V - F.
D V - F - F - V.
Leia o trecho a seguir:
Os neurônios podem receber sinais de retorno da sua própria saída ou de camadas mais à frente. Utilizadas 
para problemas em que o contexto ou as entradas passadas são importantes para a entrada atual, reforçando 
um sinal repetitivo.
 
Sobre qual tipo de rede neural artificial o texto se refere, assinale a alternativa CORRETA:
A Redes neurais Camada Única.
B Redes neurais perceptron.
C Redes neurais Feedfoward.
D Redes neurais recorrentess.
Leia o trecho a seguir:
Apenas camadas de entrada e saída. Haverá apenas uma camada de pesos e viés a ser calculada, a transição 
da entrada para a saída. Utilizada para resolução de problemas linearmente separáveis.
Sobre qual tipo de rede neural artificial o texto se refere, assinale a alternativa CORRETA:
A Perceptron Camada Única.
B Perceptron Multicamadas.
C Perceptron recorrente.
D Perceptron Feedfoward.
As séries temporais são conjuntos de dados que representam o comportamento de uma ou mais 
variáveis no decorrer do tempo. A característica mais importante de uma série temporal é que as observações 
sucessivas da variável não são independentes entre si e a sua análise deve levar em conta a ordem em que 
foram coletadas. Sobre séries temporais, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Suavização Exponencial Simples.
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II- Suavização Exponencial de Holt.
III- Modelo Arima.
IV- Suavização Exponencial de Holt-Winters.
( ) É equivalente ao método de médias móveis quando adotamos o valor de igual ao número total de dados 
disponíveis adicionando pesos aos valores passados. 
( ) Utilizando uma estrutura similar ao outro método de suavização, esse método acrescenta um segundo 
parâmetro de suavização para modelar a tendência da série. 
( ) Quando se deseja a predição de séries temporais que contemplem tanto as componentes de sazonalidade 
como as de tendência, é sugerida a expansão da suavização exponencial deste método. 
( ) Resultam da combinação de três métodos estatísticos: autorregressão, médias móveis e integração.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - II - III - IV.
B IV - II - I - III.
C I - II - IV - III.
D IV - II - III - I.
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