Teste de Machine Learning

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Fazer teste: Semana 5 - Atividade Avaliativa 
Informações do teste
Descrição
Instruções Olá, estudante!
1. Para responder a esta atividade, selecione a(s) alternativa(s) que você
considerar correta(s);
2. Após selecionar a resposta correta em todas as questões, vá até o fim da
página e pressione “Enviar teste”.
3. A cada tentativa, as perguntas e alternativas são embaralhadas
Pronto! Sua atividade já está registrada no AVA.
Várias
tentativas
Este teste permite 3 tentativas. Esta é a tentativa número 1.
Forçar
conclusão
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Suas respostas foram salvas automaticamente.
É sabido que um algoritmo se traduz como sequência lógica de
passos a fim de solucionarmos um problema. Assim sendo, para
Machine Learning, Inteligência Artificial e ciência de dados, tal
elemento constitui ferramenta importantíssima que propicia gerar
conclusões com base em dados de treino e dados de teste
propriamente ditos. Relacionando-se a tal contexto, tem-se a
necessidade de mensuração de desempenho de algoritmos em
procedimentos de estimação. 
Assinale a alternativa que descreve corretamente um algoritmo
de Machine Learning voltado a treinamento de máquina e que
não gera um bom rendimento.
a. Underfitting.
PERGUNTA 1 1,95 pontos   Salva
 Estado de Conclusão da Pergunta:
1 2 3 4 5 6 7
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b. Overfitting. 
c. Letofitting.
d. Chromofitting.
e. Data fitting. 
Analise as afirmações a seguir:
I. A classificação é um fator discriminatório que pode impactar as
atividades de integração, agregação e análise do ciclo de vida
dos dados.
II. A ótica do analista de dados é um fator discriminatório que pode
impactar a atividade de obtenção do ciclo de vida dos dados.
III. A atividade de obtenção, do ciclo de vida dos dados, pode ser
impactada com os fatores de amostra, com dados incorretos ou
incompletos para a questão da discriminação.
IV. Amostra com dados parciais é um fator com impacto
discriminatório na atividade de limpeza do ciclo de vida dos
dados.
De acordo com as afirmações apresentadas, indique qual alternativa é
a correta:
Apenas as afirmações I, III e IV estão corretas.
Apenas as afirmações I e II estão corretas.
Apenas a afirmação IV está correta.
Apenas as afirmações II, III e IV estão corretas.
Apenas as afirmações I e III estão corretas.
PERGUNTA 2 1,95 pontos   Salva
No mundo globalizado atual, onde decisões devem ser
essencialmente pautadas em análise e interpretação de dados
de forma coerente e confiável, termos como “big data”, “Machine
Learning” (ML), “ciência de dados” e “Inteligência Artificial” (IA)
fazem parte do mundo dos negócios e, consequentemente, das
organizações como um todo. 
Em relação ao exposto, avalie as afirmações a seguir.
I. Machine Learning é uma subárea da Inteligência Artificial.
II Machine Learning busca construir sistemas que se baseiam
PERGUNTA 3 1,1 pontos   Salva
 
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II. Machine Learning busca construir sistemas que se baseiam
no aprendizado para melhoria de desempenho com base em
dados utilizados.
III. Inteligência de máquina é uma tradução da terminologia
“Machine Learning” e tem como sigla descritiva ML.
IV. No mundo moderno, Machine Learning faz parte de nosso dia
a dia.
Está correto o que se afirma em:
a. II e IV, apenas.
b. I, II, III e IV.
c. I, II e III, apenas.
d. I e III, apenas.
e. III e IV, apenas.
A Ciência de Dados é desenvolvida por meio de um conjunto de
processos, entre eles o aprendizado de máquina (Machine Learning).
Dentre esses processos, qual deles geralmente acontece após a
execução do aprendizado de máquina?
Pré-Processamento.
Análise Exploratória.
Visualização.
Coleta de Dados.
Limpeza dos Dados.
PERGUNTA 4 1,1 pontos   Salva
Quando se fala em processo decisório no contexto
organizacional, podemos ter situações em que uma boa decisão
não necessariamente leva a bons resultados, ou seja, todo
cuidado é importante. Em Machine Learning (ML) e, por
conseguinte, Inteligência Artificial (IA), devemos tomar muito
cuidado com particularidades que envolvem os algoritmos de
ML: podemos ter um algoritmo com ótima performance, todavia,
quando usamos dados de teste, o resultado pode não ser o
desejado.
PERGUNTA 5 1,3 pontos   Salva
 
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Xande
Realce
De acordo com o apresentado sobre IA, assinale a alternativa
que descreve corretamente tal situação no âmbito da ML.
a. Underfitting.
b. Overfitting.
c. Letofitting.
d. Chromofitting.
e. Data fitting.
Analise as informações a seguir:
I. Algoritmo é um passo a passo para resolução de problemas.
II. Ao processo de indução de uma hipótese a partir de experiência
passada, dá-se o nome de aprendizado de máquina.
III. No aprendizado de máquina, deve ocorrer o desenvolvimento de
métricas, a partir das quais as máquinas devem ser capazes de
criar hipóteses e, assim, resolvê-las.
IV. Uma hipótese é o resultado de um problema resolvido por um
algoritmo de aprendizado de máquina.
De acordo com as afirmações apresentadas, indique qual alternativa é
a correta:
Apenas a afirmação I é correta.
Apenas as afirmações I e IV estão corretas.
Apenas as afirmações I, II e III estão corretas.
Apenas as afirmações II e III estão corretas.
Apenas as afirmações II e IV estão corretas.
PERGUNTA 6 1,3 pontos   Salva
A inteligência de máquina está presente em nosso cotidiano,
seja em falas de clientes na internet (redes sociais), na procura
por melhores promoções via internet ou em carros autônomos.
Todas essas situações envolvem a aplicabilidade dos métodos
da Machine Learning. Assim sendo, a
________________________ e um método voltado à ________
_______________________ que visa à
___________________________ no contexto de
_____________________________ de ____________________
PERGUNTA 7 1,3 pontos   Salva
 
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______________, ou seja, um subconjunto de
___________________________ que gera aprendizado do
sistema por intermédio de padrões e com menor interferência
humana.
Preencha as lacunas escolhendo a alternativa CORRETA.
a. Machine Learning é o maior nível; análise de dados;
automatização; produção; modelos analíticos; Inteligência
Artificial.
b. Machine Learning é o menor nível; análise de dados;
automatização; produção; modelos analíticos; Inteligência
Artificial. 
c. Machine Learning é o maior nível; construção de dados;
automatização; produção; modelos interativos; Inteligência
Artificial.
d. Machine Learning é o menor nível; construção de dados;
automatização; produção; modelos analíticos; Inteligência
Artificial.
e. Machine Learning é o menor nível; construção de dados;
padronização; produção; modelos interativos; Inteligência
Artificial.
 
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