AC2_ GT501TSN1 - Fundamentos de Inteligência Artificial

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AC2
Entrega 26 mai em 23:59
Pontos 10
Perguntas 10
Disponível 20 mai em 0:00 - 26 mai em 23:59
Limite de tempo 60 Minutos
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Tentativa Tempo Pontuação
MAIS RECENTE Tentativa 1 25 minutos 9 de 10
 As respostas corretas estarão disponíveis em 27 mai em 0:00.
Pontuação deste teste: 9 de 10
Enviado 22 mai em 22:00
Esta tentativa levou 25 minutos.

Pergunta 1
1 / 1 pts
Prezado Aluno:
Leia com atenção as instruções abaixo antes de realizar a Avaliação AC2:
IMPORTANTE:
Escolha um ambiente adequado para a realização da avaliação, onde você possa se concentrar
e responder às questões sem interrupções;
Você precisará de uma conexão de Internet estável, que esteja ativa durante toda a realização da
avaliação;
Para maior tranquilidade, evite fazer a avaliação a partir do celular ou outros dispositivos móveis,
use um notebook ou computador desktop;
Não se esqueça de clicar no botão "Enviar teste" após responder às perguntas , para confirmar
o seu envio;
Fique atento ao horário limite para realização da avaliação;
Uma vez iniciada, você terá apenas o tempo limite da avaliação para finalizá-la e enviá-la.
Não haverá uma segunda chance para refazê-la.
Boa Prova!
Equipe EAD
22/05/2024, 22:00 AC2: GT501TSN1 - Fundamentos de Inteligência Artificial
https://facens.instructure.com/courses/13506/quizzes/53713 1/17
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 II e III.
 I e IV.
 I e III.
 III e IV.
 II e IV.
No aprendizado de máquina supervisionado, a característica básica que o define é a relação
existente entre uma variável dependente e outras variáveis independentes, sendo o trabalho do
algoritmo estabelecer de forma computacional essa relação de causa-consequência, como
apresentado na unidade 4, tópico 1.1.

Pergunta 2
1 / 1 pts
O aprendizado de máquina supervisionado é uma classe de problemas de aprendizado no qual se
procura inferir o valor da variável dependente a partir das variáveis independentes.
 
Considere as asserções abaixo:
 
I - Determinar a doença de um paciente com base nos resultados dos exames.
II - Determinar as características de compras dos consumidores de um supermercado.
III - Determinar a direção de um robô em um ambiente com base nas respostas dos sensores.
IV - Determinar o risco de intrusão em uma rede de computadores com base nos ataques anteriores
dos hackers.
 
Em relação às asserções anteriores, quais dizem respeito ao aprendizado de máquina
supervisionado?
Considere o conjunto de dados a seguir como sendo o conjunto de dados original a ser utilizado por
um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado:
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
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D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
 
Considerando o que já foi estudado e a prática usual sobre os conjuntos de dados de treinamento e
de teste, uma representação deles pode ser encontrada em:
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Conjunto de treinamento
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
 
Conjunto de teste
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
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Conjunto de treinamento
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D7 Nublado Frio Forte Sim
D10 Chuva Amena Fraco Sim
 
Conjunto de teste
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D2 Sol Calor Forte Não
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
 
22/05/2024, 22:00 AC2: GT501TSN1 - Fundamentos de Inteligência Artificial
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Conjunto de treinamento
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
 
Conjunto de teste
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
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D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
 
Conjunto de treinamento
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
 
Conjunto de teste
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
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Conjunto de treinamento
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
 
Conjunto de teste
 
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
A divisão do conjunto original nos conjuntos de treinamento e de teste usualmente é feita na
proporção de 80% e 20%, respectivamente, sem repetição dos dados entre um conjunto e outro, de
forma que, ao final, o desempenho do classificador possa ser calculado com base em dados
previamente não vistos por ele, como apresentado na unidade 4, tópico 2.1.
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Pergunta 3
1 / 1 pts
Considere o seguinte conjunto de dados abaixo como sendo o resultado da classificação de um
conjunto de testes ao passar por um classificador supervisionado.
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 Classe esperada
 Sim Não
Classe
predita
Sim 4 1
Não 2 3
 
 
Tempo Temperatura Vento Pedalar Classificador
Sol Calor Fraco Sim Sim
Sol Calor Forte Não Sim
Nublado Calor Fraco Sim Sim
Chuva Amena Fraco Sim Não
Chuva Frio Fraco Não Não
Chuva Frio Forte Não Sim
Nublado Frio Forte Sim Sim
Sol Amena Fraco Não Não
Nublado Frio Forte Não Não
Chuva Amena Fraco Sim Sim
 
Escolha a alternativa que melhor representa a Matriz de Confusão que representa o cenário anterior:
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 Classe esperada
 Sim Não
Classe
predita
Não 4 1
Sim 2 3
 
 
 
 Classe esperada
 Sim Não
Classe
original
Sim 4 1
Não 2 3
 
 
 
 Classe esperada
 Sim Não
Classe
predita
Sim 3 2
Não 1 4
 
22/05/2024, 22:00 AC2: GT501TSN1 - Fundamentos de Inteligência Artificial
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 Classe classificador
 Sim Não
Classe
predita
Sim 3 2
Não 1 4
 
Como apresentado na unidade 4, tópico 3, a classe original dada ao algoritmo de aprendizado de
máquina supervisionadoé chamado de classe esperada, rótulo, classe original, label, variável
dependente, consequência etc.
Já a classe calculada pelo algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado é chamada de
classe predita, calculada, descoberta etc. Dessa forma:
VP = verdadeiro positivo, ou seja, número de exemplos para os quais classe predita = classe
esperada = “Sim”;
VN = verdadeiro negativo, ou seja, número de exemplos para os quais classe predita = classe
esperada = “Não”;
FP = falso positivo, ou seja, número de exemplos para os quais classe predita = “Sim”, mas a
classe esperada = “Não”;
FN = falso negativo, ou seja, número de exemplos para os quais classe predita = “Não”, mas a
classe esperada = “Sim”. 
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IncorretaPergunta 4
0 / 1 pts
Considere o seguinte conjunto de dados abaixo como sendo o resultado da classificação de um
conjunto de testes ao passar por um classificador supervisionado.
 
Tempo Temperatura Vento Pedalar Classificador
Sol Calor Fraco Sim Sim
Sol Calor Forte Não Sim
Nublado Calor Fraco Sim Sim
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 70,0% e 60,0%.
 60,0% e 70,0%.
 70,0% e 80,0%.
 60,0% e 83,3%.
 83,3% e 60,0%.
Como apresentado na unidade 4, tópico 3, considerando que a Matriz de Confusão pode ser
representada como a seguir:
 
 
 Classe esperada
 Sim Não
Classe
predita
Sim VP = 4 FP = 1
Não FN = 2 VN = 3
 
 
Chuva Amena Fraco Sim Não
Chuva Frio Fraco Não Não
Chuva Frio Forte Não Sim
Nublado Frio Forte Sim Sim
Sol Amena Fraco Não Não
Nublado Frio Forte Não Não
Chuva Amena Fraco Sim Sim
 
Os valores das medidas de desempenho acurácia do classificador e precisão, nesse caso relativo à
classe “Sim”, são, respectivamente:
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Sendo que:
VP = verdadeiro positivo, ou seja, número de exemplos para os quais classe predita = classe
esperada = “Sim”;
VN = verdadeiro negativo, ou seja, número de exemplos para os quais classe predita = classe
esperada = “Não”;
FP = falso positivo, ou seja, número de exemplos para os quais classe predita = “Sim”, mas a
classe esperada = “Não”;
FN = falso negativo, ou seja, número de exemplos para os quais classe predita = “Não”, mas a
classe esperada = “Sim”.
 

Pergunta 5
1 / 1 pts
 Todas estão incorretas.
 Apenas I e III.
 Apenas I e II.
Analise o trecho de código a seguir em Python, desenvolvido dentro do Jupyter Notebook. Há uma
informação básica a respeito do DataFrame e também alguns dados estatísticos com relação à
coluna ‘Valor Compra’ do mesmo DataFrame.
 
Fonte: elaborado pelo autor.
 
Após a sua análise, considere as asserções a seguir:
I. A contagem de valores do campo ‘Valor Compra’ é inferior ao total de linhas do DataFrame,
indicando que na coluna ‘Valor Compra’ há exatamente 28 valores ausentes.
II. Supondo dados expressos em moeda brasileira, o valor médio das compras feitas presentes
nesse DataFrame é de aproximadamente R$3.131,60.
III. Supondo dados expressos em moeda brasileira, o valor mais comum (standard, std) para a
coluna ‘Valor Compra’ é de aproximadamente R$1.279,90.
 
As asserções corretas são:
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 Todas estão corretas.
 Apenas II e III.
A asserção I está correta, porque count mostra a contagem de valores não nulos (ou ausentes) para
uma determinada coluna. A asserção II também está correta, porque mean, que é a média mostrada
na figura, é exatamente o valor colocado nessa afirmativa. Já a asserção III está incorreta, porque
std mostra o valor do desvio padrão para o campo ‘Valor Compra’. O valor mais comum ou de
maior frequência é a moda. Reveja esses conceitos na unidade 5, tópico 2.

Pergunta 6
1 / 1 pts
 
Campos que possuam cálculo automático dependente de outros campos do conjunto de dados e que o sistema
aleatoriamente possa estar deixando de executar essa tarefa, que fica pré-agendada no sistema.
 
Campos obrigatórios, mas sem a correta consistência que obrigue a correta captura do preenchimento (nome
completo, CPF, RG etc.).
 
Campos com opção correta faltante, por exemplo, uma lista de cidades onde não consta uma delas em particular. A
pessoa, ao preencher e notar que não tem a sua cidade, provavelmente irá deixar em branco.
 
Campos que dependem de uma ação temporal, por exemplo, os dados de navegação em um e-commerce, em que
o nome do produto adquirido e o valor somente existirão no conjunto de dados se o cliente fizer a compra, senão
eles estarão em branco até que o referido evento ocorra.
 
Campos não obrigatórios que, ao serem preenchidos, são deixados em branco ou zerados, como idade, endereço,
renda etc.
A existência de dados ausentes sempre envolve uma questão de modelagem do sistema para fazer
a aquisição das informações, seja por negligência de validação dos campos e/ou pela coleta esparsa
em tabelas pré-formatadas. Os sistemas de informação simplesmente vão fazer o que o
programador mandou e não o que ele desejaria que pudesse ser feito, já que os sistemas não agem
por conta própria e de forma aleatória. Reveja esses conceitos na unidade 5, tópico 1.1.

Pergunta 7
1 / 1 pts
A presença de dados ausentes em conjuntos de dados é algo presente na maior parte das
informações provenientes do mundo real. É possível remediar a existência de dados ausentes
utilizando técnicas estatísticas, como a média, a mediana e a moda.
Marque a alternativa INCORRETA a respeito das razões que propiciam a ocorrência de dados
ausentes:
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Terá somente a coluna ’Cliente’ do DataFrame inicial, já que as demais serão removidas por conter dados
ausentes.
 Terá os mesmos dados do DataFrame inicial, exceto a coluna ‘Cliente’, porque não contém valores ausentes.
 
Terá os mesmos dados do DataFrame inicial, exceto que as linhas que continham algum tipo de valor ausente não
estarão mais presentes.
 
Terá os mesmos dados do DataFrame inicial, exceto: as 14 linhas que continham ‘Região’ sem informação; as 16
linhas que continham ‘Mês’ sem informação; e as 28 linhas que continham ‘Valor Compra’ sem informação,
totalizando, portanto, 58 linhas removidas do DataFrame inicial.
 Terá somente os dados cujas linhas do DataFrame contenham ao menos um valor ausente.
O método dropna() remove do DataFrame todas as linhas que contêm ao menos algum valor
ausente (NaN) e retorna um novo DataFrame com essa característica. Assim, o novo DataFrame é
exatamente o mesmo do original, exceto pela supressão das linhas com algum valor ausente. Não
se pode deduzir o total de linhas a serem removidas somente com as informações prestadas, porque
uma mesma linha pode conter mais que um valor ausente, então, a soma dos valores ausentes não
é necessariamente o total de linhas a serem removidas. Reveja esses conceitos na unidade 5, tópico
1.1.

Pergunta 8
1 / 1 pts
 Cada exemplo do conjunto de dados participa K vezes das partições de treinamento e teste.
 
Cada exemplo do conjunto de dados participa uma única vez da partição de teste e (K-1) vezes da partição de
treinamento.
O trecho de código em Python a seguir, desenvolvido dentro do Jupyter Notebook, está relacionado
ao tratamento de dados ausentes dentro de um DataFrame.
 
Fonte: elaborado pelo autor.
 
Considerando os valores mostrados dentro do Jupyter Notebook para o método df.isnull().sum() e,
na sequência, a chamada do método df.dropna(), pode-se afirmar que o DataFrame resultante:
A validação do modelo utilizando K-fold cross-validation é uma estimativa de erro bem aceita por
produzir uma estatística confiável e normalizada em relação à predição de exemplos futuros. A
respeito das partições, é corretoafirmar que:
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Cada exemplo é uma partição individual que participa, portanto, (K)n vezes do processo de treinamento e teste, em
que n é o número de linhas do conjunto de dados.
 
Cada exemplo do conjunto de dados participa uma única vez da partição de treinamento e (K-1) vezes da partição
de teste.
 
Cada exemplo é uma partição individual que participa, portanto, (n)K vezes do processo de treinamento e teste, em
que n é o número de linhas do conjunto de dados.
A avaliação por k fold cross-validation divide o conjunto de dados em K partições iguais e sem
repetição dos dados entre as partições. O classificador é testado K vezes sobre as partições de
modo que em cada iteração o classificador é treinado sobre (K-1) partições e testado sobre uma
única partição. Reveja esse conceito na unidade 6, tópico 4.

Pergunta 9
1 / 1 pts
 
O desempenho do classificador sobre os dados de treinamento é tão bom quanto o desempenho do classificador
sobre os dados de teste que não foram previamente vistos.
 Não é possível identificar uma situação de overfitting com as informações fornecidas no enunciado da questão.
 
O desempenho do classificador sobre os dados de treinamento é bom, mas muito superior ao desempenho do
classificador sobre os dados de teste que não foram previamente vistos.
 A situação descrita no enunciado da questão faz remeter ao conceito de underfitting e não de overfitting.
 
O desempenho do classificador sobre os dados de treinamento é tão ruim quanto o desempenho do classificador
sobre os dados de teste que não foram previamente vistos.
Para detectar se está ocorrendo overfitting, basta você comparar o desempenho do classificador
sobre os dados de treinamento e comparar o desempenho do mesmo classificador sobre os dados
de teste. Se o desempenho sobre os dados de teste for muito pior que sobre os dados de
treinamento, significa que o classificador decorou os dados de treinamento, ocorrendo o fenômeno
chamado overfitting. Reveja esse conceito na unidade 6, tópico 4.

Pergunta 10
1 / 1 pts
O overfitting possui uma característica muito marcante quando estamos validando um classificador.
Essa característica é fundamental para sabermos se a principal funcionalidade de um classificador
está de acordo com seu papel esperado. Então, pense em um caso hipotético em que possa estar
ocorrendo overfitting e aponte abaixo o que identificaria corretamente o overfitting no desempenho
do um classificador:
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É que na avaliação por k-fold stratified cross-validation as partições são criadas de forma a manter o
balanceamento entre as distribuições dos dados por classe.
 
É que na avaliação por k-fold cross-validation as partições são criadas de forma a manter o balanceamento entre
as distribuições dos dados por classe.
 
É que na avaliação por k-fold stratified cross-validation as partições são criadas com exemplos escolhidos
aleatoriamente para poder reduzir o efeito viés da separação dos exemplos.
 
É que na avaliação por k-fold stratified cross-validation as partições são criadas de forma a ser mantida a
homogeneidade e igualdade entre os exemplos das partições.
 
É que na avaliação por k-fold cross-validation as partições são criadas com exemplos escolhidos aleatoriamente
para poder reduzir o efeito viés da separação dos exemplos.
Na avaliação por k -old stratified cross-validation a principal diferença está justamente na palavra
stratified (estratificada). Isso significa que as partições são criadas de forma a manter o
balanceamento entre as distribuições dos dados por classe. Se o conjunto de dados, por exemplo,
tiver 60% de exemplos da classe A e 40% de exemplos da classe B, utilizando k-fold stratified cross-
validation cada partição terá os mesmos 60% de exemplos da classe A e 40% de exemplos da
classe B. Reveja esse conceito na unidade 6, tópico 2.
Pontuação do teste: 9 de 10
As avaliações do modelo por k-fold cross-validation e k-fold stratified cross-validation são conhecidas
por serem validações cruzadas de forma que os dados são divididos em partições que se revezam
para serem usadas no processo de treinamento e teste do classificador. A respeito dessas duas
avalições cruzadas, podemos dizer que a diferença central entre elas:
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