Algoritmos de Aprendizado de Máquina

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1. Na prática e na maior parte das vezes, métodos de ciência de dados são criados 
fundamentados no aprendizado de máquina por intermédio de algoritmos diversos. 
Assim sendo, técnicas de ciência de dados são utilizadas em diversos ramos no 
contexto empresarial em prol de gerar informações pertinentes a gestores e tomadores 
de decisão. 
 
Assinale a alternativa que descreve corretamente o algoritmo de aprendizado de 
máquina utilizado para descrição de predições e conhecido também como uma 
espécie de árvore de decisão. 
 
a. Algoritmo Random Forest. 
 
b. Algoritmo KMN. 
 
c. Algoritmo PNN. 
 
d. Fluxogramas . 
 
e. Algoritmo KNN. 
1 pontos 
PERGUNT A 2 
1. No universo da ciência de dados, há várias tipologias de algoritmos essencialmente 
utilizadas visando ao aprendizado de máquina por intermédio de modelos e análise de 
dados, sendo que os mesmos comumente dependem do número e dos atributos de 
exemplos para gerar conhecimentos. É importante ressaltar que o aprendizado de 
máquina será mais eficiente a partir do momento em que a cardinalidade de exemplos 
seja maior, pois se tem um aparato mais estruturado para representar a realidade. 
Em relação ao exposto, avalie as afirmações a seguir. 
I. O algoritmo de Random Forest é usualmente conhecido por Floresta Aleatória no 
contexto de Machine Learning. 
II. Fundamentalmente falando, trata-se de um algoritmo computacional voltado à 
criação de predições. 
III. O algoritmo de Random Forest gera aleatoriamente diversas áreas de decisão e, 
com base na combinação dos resultados das mesmas, caracteriza o resultado final. 
Está correto o que se afirma em: 
 
a. Apenas em I. 
 
b. I e III, apenas. 
 
c. I, II e III. 
 
d. I e II, apenas. 
 
e. II e III, apenas. 
2 pontos 
PERGUNT A 3 
1. Grosso modo, no contexto de ciência de dados, Machine Learning (ML) e Inteligência 
Artificial (IA), a análise preditiva de dados alicerçada em dados históricos, algoritmos 
computacionais estatísticos e modelos de ML busca caracterizar a probabilidade 
relacionada a predições futuras, ou seja, probabilidades de resultados futuros. Em 
linguajar popular, isso mostra que a ideia central é saber mais do que já aconteceu 
com o intuito de entender e caracterizar o que pode acontecer. Os elementos centrais 
desse aparato são os algoritmos preditivos. 
 
Em relação ao exposto, avalie as afirmações a seguir. 
I. Os algoritmos preditivos apresentam grande leque de aplicabilidade no mercado 
organizacional e empresarial. 
II. Um algoritmo preditivo pode ser usado em situações vinculadas à bolsa de ações 
com o intuito de caracterizar o valor das ações em função de suas distorções mensais. 
III. Um algoritmo preditivo pode ser usado na área da saúde a fim de caracterizar a 
evolução de anomalias ou doenças por intermédio do conhecimento do grau de 
gravidade de vários órgãos. 
IV. Um algoritmo preditivo pode ser usado na área da gestão de estoques a fim de 
caracterizar as necessidades de reposição a partir do conhecimento de vendas 
realizadas em períodos anteriores. 
Está correto que se afirma em: 
 
a. I, II, III e IV. 
 
b. III e IV, apenas. 
 
c. I e III, apenas. 
 
d. II e IV, apenas. 
 
e. I, II e III, apenas. 
2 pontos 
PERGUNT A 4 
1. Random Forest é um algoritmo específico de inteligência de máquina muito poderoso 
que visa caracterizar ou gerar predições, tendo aplicabilidades infinitas no mercado, 
desde bolsa de valores, passando pela área de gestão da tecnologia, bem como 
operação de equipamentos e CRM (Customer Relationship Management, em 
português, gestão de relacionamento com o cliente). Nesse contexto, surgem 
algoritmos voltados a projetos de ciência de dados na prática organizacional, dentre os 
quais pode ser citado o algoritmo de Random Forest, com suas características e 
funcionalidades peculiares. 
Em relação ao exposto, avalie as afirmações a seguir. 
I. No mundo globalizado, há competitividade acirrada entre organizações quanto à 
predição de dados, a qual pode ser um aparato fundamental para que as mesmas 
aumentem sua competitividade de mercado. 
II. Fundamentalmente falando, alguns dos algoritmos preditivos se alicerçam em 
essência em métodos estatísticos. 
III. O algoritmo de Random Forest é um dos principais e mais populares algoritmos de 
predição de dados e, por conseguinte, de ciência de dados. 
 
Está correto o que se afirma em: 
 
a. II e III, apenas. 
 
b. I, II e III. 
 
c. I e III, apenas. 
 
d. II, apenas. 
 
e. I e II, apenas. 
2 pontos 
PERGUNT A 5 
1. O contexto das análises preditivas necessita do conhecimento sobre conceituação de 
análise de dados. Tal fato se baseia na argumentação de que a predição de dados se 
caracteriza como ferramenta gerencial com potencial de interpretar informações a fim 
de gerar padrões e descrever tendências de mercado. Ilustrando: quando se fala em 
previsões futuras de mercado, isso propicia que empresas distingam seus produtos e 
serviços daqueles de potenciais concorrentes, agregando valor de competitividade a si 
mesmas. Diante disso, algoritmos preditivos surgem como poderosa ferramenta para 
solucionar problemas (por exemplo, os algoritmos de Random Forest, KNN e árvores 
de decisão). Os algoritmos citados se enquadram num conjunto de métodos com a 
característica básica de apresentar a combinação de distintos modelos para computar 
um único resultado. 
 
Na ciência de dados, esses métodos são conhecidos como: 
 
a. métodos densemble. 
 
b. métodos kensemble. 
 
c. métodos censemble. 
 
d. métodos tensemble. 
 
e. métodos ensemble. 
1,5 pontos 
PERGUNT A 6 
1. Com a transformação digital, acelerada e dinâmica, a análise preditiva de dados 
tornou-se uma poderosa ferramenta para auxiliar estratégias de negócios e 
organizacionais como um todo, sendo amplamente utilizada por empresas dos mais 
variados portes e segmentos. No contexto atual, tomar decisões gerenciais assertivas 
pode significar aumento de lucratividade e ganho de competitividade de mercado por 
parte das organizações. É corriqueira, por exemplo, a conceituação de dados e 
informações como o “novo petróleo”, significando uma metodologia interessante para 
que empresas ganhem insights, observem oportunidades de mercado, realizem 
previsões futuras de mercado e atuem de forma mais concisa em linhas estratégicas. 
 
 
Considerando a teoria sobre predição de dados e suas principais características que 
contribuem significativamente a estudos e tomadas de decisões nas organizações, 
avalie as afirmações a seguir e as correlacione adequadamente aos termos a que se 
referem. 
1. Algoritmo preditivo. 
2. Algoritmo Random Forest. 
3. Árvore de decisão. 
I. Tem como fundamentação básica a geração de informações confiáveis sobre 
distintos aspectos para alicerçar e facilitar o processo decisório organizacional. 
II. É um algoritmo de treinamento supervisionado cuja entrada é uma série temporal 
que se enquadra na metodologia ensemble (métodos ensemble). 
III. É um elemento importante no contexto dos algoritmos preditivos de dados e um 
dos algoritmos mais comuns em aprendizado de máquina, realiza divisões sucessivas 
nos dados e gera conjuntos menores e específicos (atributos) até alcançar dimensões 
simplificadas para que informações sejam padronizadas. 
Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos de informação: 
 
a. 1, I; 2, II; 3, III. 
 
b. 1, III; 2, I; 3, II. 
 
c. 1, II; 2, I; 3, III. 
 
d. 1, III; 2, II; 3, I. 
 
e. 1, I; 2, III; 3, II.