APOL MINERAÇÃO DE DADOS

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10/04/2024, 20:55 AVA UNIVIRTUS
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Questão 1/5 - Mineração de Dados (E)
A classificação é uma das tarefas da Mineração de Dados. Encontramos na classificação um dos pontos mais importantes para a análise de dados. O 
agrupamento de dados executado na classificação é vital para o resultado da análise, a qual vem sendo aplicada em diversos campos de investigação, 
destacando-se ciências sociais, economia, medicina, engenharia e data mining. Com relação aos tipos de classificadores é correto afirmar:
Nota: 20.0
A Na classificação supervisionada são agrupados diferentes elementos que possuem características comuns, por classes. Esse
tipo de agrupamento é composto por cinco etapas.
B A classificação não-supervisionada é também conhecida como análise discriminante. Apresenta um conjunto de indivíduos
previamente classificados, objetivando encontrar uma regra que possibilite efetuar a classificação de um novo indivíduo.
C A classificação supervisionada possui 5 etapas que são: Etapa de representação de objeto, Etapa de seleção de medida de
similaridade, Etapa de agrupamento de dados, Etapa de abstração dos dados e Etapa de validação.
D A classificação supervisionada é também conhecida como análise discriminante. Apresenta um conjunto de
indivíduos previamente classificados, objetivando encontrar uma regra que possibilite efetuar a classificação de um
novo indivíduo.
Você assinalou essa alternativa (D)
Questão 2/5 - Mineração de Dados (E)
A que etapa o texto se refere: "Nesta etapa são identificadas as características de maior relevância encontradas nas características originais."
Nota: 0.0 Você não pontuou essa questão
A Etapa de representação de objeto.
B Etapa de seleção de medida de similaridade.
C Etapa de agrupamento de dados.
D Etapa de abstração dos dados.
Você assinalou essa alternativa (D)
Questão 3/5 - Mineração de Dados (E)
O que é "Inteligência" segundo o psicólogo Howard Gardner (1995, p. 21). (Aula 1):
Nota: 20.0
A É a “capacidade de resolver problemas ou elaborar produtos que sejam importantes num determinado ambiente ou
comunidade cultural”.
Você assinalou essa alternativa (A)
B Capacidade de resolução de problemas.
C É a “incapacidade de resolver problemas ou elaborar produtos que sejam importantes num determinado ambiente ou
comunidade cultural”.
D Capacidade de aprendizado com o ambiente.
Questão 4/5 - Mineração de Dados (E)
A Inteligência Artificial Aumentada (Augmented Artificial Intelligence) é (Aula1):
Nota: 20.0
Você acertou!
Comentário: A classificação supervisionada é também conhecida como análise discriminante. Apresenta um conjunto de indivíduos
previamente classificados, objetivando encontrar uma regra que possibilite efetuar a classificação de um novo indivíduo. Na
classificação não-supervisionada são agrupados diferentes elementos que possuem características comuns, por classes. Esse tipo
de agrupamento é composto por cinco etapas. A classificação não-supervisionada possui 5 etapas que são: Etapa de representação
de objeto, Etapa de seleção de medida de similaridade, Etapa de agrupamento de dados, Etapa de abstração dos dados e Etapa de
validação.
Comentário: Etapa de representação de objeto - nesta etapa são identificadas as características de maior relevância encontradas
nas características originais.
Você acertou!
Comentário: Conforme o psicólogo Howard Gardner (1995, p. 21), 3 é a “capacidade de resolver problemas ou elaborar produtos
que sejam importantes num determinado ambiente ou comunidade cultural”.
10/04/2024, 20:55 AVA UNIVIRTUS
https://univirtus.uninter.com/ava/web/#/ava/AvaliacaoUsuarioHistorico/v1EFt8qHh1BIsDzkeFi0dg%3D%3D/novo/1/sbIFQXLYQC7naxhnl9A%2FZ… 2/2
A Modificando de maneira peculiar a forma como serviços são oferecidos a clientes.
B Enseja implicações profundas para integração, produtividade e treinamento nos espaços de trabalho.
C Um modelo de “parceria” centrada no ser humano de pessoas e IA trabalhando em conjunto para a melhoria da
performance cognitiva.
Você assinalou essa alternativa (C)
D Um modelo de individual descentralizado do ser humano de pessoas e IA trabalhando em conjunto para a melhoria da
performance cognitiva.
Questão 5/5 - Mineração de Dados (E)
As redes neurais artificiais (RNAs) se inspiram no sistema nervoso biológico em sua constituição. Os componentes determinados como neurônios 
artificiais são modelos simplificados originados dos neurônios biológicos. A idéia principal surgiu da análise da geração e disseminação de impulsos 
elétricos pela membrana celular dos neurônios. Dentro das diferentes estruturas de redes neurais possíveis, é correta a afirmativa:
Nota: 0.0 Você não pontuou essa questão
A Como característica principal das RNAs temos a capacidade que possuem de efetuar um aprendizado baseado em
aleatoriedade. Isso acontece mediante uma etapa de sorteio, a qual consiste em um processo contínuo de ajustes dos pesos
sinápticos.
B As técnicas fundamentadas em redes neurais artificiais apresentam como vantagem preponderante a capacidade de
modelar diferentes relações de entrada e saída de maneira não linear. Isso se apresenta como sendo uma forte
característica dos processos de mineração de dados, onde não ocorre a necessidade de se conhecer todos os
detalhes dos processos e suas interações.
C As RNAs operam conforme parâmetros aleatórios. Estes parâmetros impactam indiretamente sobre os resultados, não
influenciando o processo de obtenção de dados.
D Durante o processo de treinamento de uma rede neural o parâmetro relativo a taxa de aleatoriedade atua como um
influenciador de resultado. Quando essa taxa se apresenta com valor extremamente alto ocorrem oscilações no treinamento
impedindo a convergência do processo de aprendizado.
 
Você assinalou essa alternativa (D)
Você acertou!
Comentário:
Comentári:. Como característica principal das RNAs temos a capacidade que possuem de efetuar um aprendizado baseado em
exemplos. Isso acontece mediante uma etapa de aprendizagem, a qual consiste em um processo contínuo de ajustes dos pesos
sinápticos. As técnicas fundamentadas em redes neurais artificiais apresentam como vantagem preponderante a capacidade de
modelar diferentes relações de entrada e saída de maneira não linear. Isso se apresenta como sendo uma forte característica dos
processos de mineração de dados, onde não ocorre a necessidade de se conhecer todos os detalhes dos processos e suas
interações. As RNAs operam conforme parâmetros pré-estabelecidos. Estes parâmetros impactam diretamente sobre os resultados,
influenciando o processo de obtenção de dados. Durante o processo de treinamento de uma rede neural o parâmetro relativo a taxa
de aprendizado atua como um influenciador de resultado. Quando a taxa de aprendizado se apresenta com valor extremamente
baixo ocorrem oscilações no treinamento impedindo a convergência do processo de aprendizado.