BIG DATA PYTHON - TEMA 06 ex06

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1
O termo mineração de dados é amplamente
usado na comunidade técnica a esmo, mas, na
realidade, ele se refere ao processo de:
CNN
KDD
DNN
LSTM
Questão de 10
Corretas
Em branco
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Big Data…
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E RNN
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O termo "mineração de dados" é
frequentemente usado de maneira
indiscriminada na comunidade de TI para
se referir a todo o conjunto de etapas que
envolvem a coleta de dados, seleção de
dados, pré-processamento, transformação,
descoberta de padrões e avaliação de
mineração de dados. No entanto, o termo
correto para esse processo é KDD, que é a
sigla em inglês para Descoberta de
Conhecimento em Bases de Dados
�Knowledge Discovery in Databases).
Portanto, a alternativa correta é a "B". As
demais alternativas representam conceitos
diferentes dentro da área de TI� CNN se
refere às redes neurais convolucionais
�Convolutional Neural Network), que são
amplamente utilizadas em processamento
de imagens; DNN é um conceito que não
foi abordado neste contexto; LSTM e RNN
se referem a arquiteturas de redes neurais
recorrentes �Recurrent Neural Networks),
utilizadas em problemas sequenciais ou
temporais.
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O enquadramento de aprendizado não
supervisionado contempla qual(is) técnicas?
I � Agrupamento
II � Classificação
III � Regressão
Apenas a opção I está correta
Apenas a opção II está correta
Apenas a opção III está correta
Apenas as opções II e III estão
corretas
Apenas as opções I e III estão corretas
Parabéns, você selecionou a
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O aprendizado não supervisionado é um
tipo de aprendizado de máquina que busca
encontrar padrões em um conjunto de
dados. A técnica de agrupamento, ou
clustering, é uma das principais técnicas
utilizadas nesse tipo de aprendizado, pois
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ela permite agrupar os dados em diferentes
categorias com base em suas
semelhanças. Por outro lado, as técnicas
de classificação e regressão são mais
comumente associadas ao aprendizado
supervisionado, que é um tipo de
aprendizado onde os dados de entrada são
associados a um rótulo ou resultado
específico. Portanto, apenas a opção I
�Agrupamento) está correta no contexto do
aprendizado não supervisionado.
3
No modelo de aprendizado profundo, as
camadas internas ocultas representam:
I � Abstrações de aspectos de dados complexos
II � Informação relevante dos dados de entrada
III � Pesos e Viéses 
Apenas I e III
 
Apenas II e III
 
Apenas I
 
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Apenas III
 
As alternativas I, II e III
 
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Os modelos de aprendizado profundo,
também conhecidos como modelos
conexionistas, utilizam suas camadas
internas para abstrair automaticamente
aspectos complexos dos dados. Essas
abstrações podem incluir uma linha reta,
uma curva ou até mesmo combinações de
aspectos descobertos em camadas
anteriores. Portanto, a alternativa I -
"Abstrações de aspectos de dados
complexos" - está correta.
 
A alternativa II - "Informação relevante dos
dados de entrada" - está incorreta. Este
conceito está mais relacionado com
sistemas de informação, que são coleções
de partes que recebem dados como
insumo, processam-nos por meio de
dinâmicas internas das partes e devolvem
informação relevante ao usuário final.
 
A alternativa III - "Pesos e Viéses" -
também está incorreta. O aprendizado
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profundo busca modelar abstrações de alto
nível de dados. As redes neurais artificiais,
que são os grafos utilizados nesta área,
mapeiam de forma equivariante os pesos e
os filtros para as camadas subsequentes.
No entanto, esses pesos e viéses não são o
que as camadas ocultas representam, mas
sim como elas funcionam.
4
Luís foi contratado recentemente para trabalhar
em uma empresa de consultoria de análise de
dados. O projeto no qual foi alocado já havia
começado, e os colegas de Luís lhe disseram
que estavam preparando o conjunto de dados
para poder passar os mesmos por um modelo
de árvore de decisão. Já que especificamente
os colegas de Luís estão removendo dados
faltantes, em qual etapa do processo de KDD,
Luís se encontra:
Pré-Processamento.
Avaliação.
Descoberta de Padrões.
Coleta de Dados.
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B
Transformação de Dados.
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Luís está na etapa de pré-processamento
do processo de KDD �Knowledge Discovery
in Databases). Esta etapa ocorre logo após
a seleção dos dados e antes da
transformação do conjunto. Nesta fase,
ocorre a limpeza dos dados, que inclui a
remoção de dados faltantes, como
mencionado no enunciado. Portanto, a
alternativa correta é a 'A', que se refere ao
pré-processamento.
5
As redes neurais são implementadas em Python
através de uma biblioteca de processamento de
cálculos em paralelo baseada em grafos. Qual o
nome desta biblioteca?
Pandas
Tensorflow
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Numpy
Scipy
Plotly
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A biblioteca correta é a TensorFlow. Ela foi
desenvolvida com o objetivo de processar
cálculos de maneira paralela, utilizando
estruturas de grafos para otimizar esses
tipos de processamento. No entanto,
devido à natureza dos modelos
conexionistas, essa biblioteca acabou se
tornando a principal escolha para a
implementação de redes neurais. Portanto,
a alternativa B é a correta, pois o
TensorFlow é a biblioteca usada para
implementar redes neurais em Python.
6
Qual o tipo de método nos permite visualizar a
árvore de decisão na biblioteca Scikit-Learn?
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console.log
print
plot_tree
cout
printf
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O método que nos permite visualizar a
árvore de decisão na biblioteca Scikit-
Learn é o 'plot_tree'. Este método pertence
ao módulo scikit-
learn.DecisionTreeClassifier. Ao importar o
'plot_tree', é possível visualizar a árvore de
decisão gerada pelo algoritmo de
classificação de árvore de decisão.
Portanto, a alternativa correta é a letra C.
7
Como podemos checar as métricas de
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classificação do modelo neural da biblioteca
Scikit-Learn?
Plotly
Gráfico de Matriz de Dispersão
Gráfico de Histograma
Classification Report
Regressão Linear
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O 'Classification Report' é uma ferramenta
disponibilizada pela biblioteca Scikit-Learn
que nos permite avaliar a performance de
um modelo de classificação. Ele é utilizado
para comparar as previsões feitas pelo
modelo com os valores reais (ground truth).
A partir dessa comparação, o
'Classification Report' calcula diversas
métricas importantes para avaliar a
qualidade do modelo, como acurácia,
precisão e a medida F para cada classe
possível. Além disso, ele também fornece
essas métricas em um nível macro, ou seja,
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considerando todas as classes juntas.
Portanto, é uma ferramenta essencial para
verificar a eficácia de um modelo de
classificação.
8
As técnicas de aprendizado de máquina para
aprendizado supervisionado são:
I � Classificação
II � Agrupamento
III � Regressão
Apenas I e II
Apenas II e III
Apenas I e III
Apenas I
Apenas II
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No contexto do aprendizado de máquina, o
aprendizado supervisionado se refere a um
tipo de sistema em que tanto os dados de
entrada quanto os de saída desejados são
fornecidos. As técnicas de aprendizado
supervisionado incluem a classificação e a
regressão. A classificação é uma técnica
que categoriza ou rotula um conjunto de
dados em classes distintas, enquanto a
regressão é usada para prever um valor
numérico contínuo. Por outro lado, o
agrupamento, que é uma técnica de
aprendizado não supervisionado, não está
incluído, pois envolve a agrupação de
dados não rotulados com base em
semelhanças e diferenças. Portanto, as
técnicas de aprendizado de máquina para
aprendizado supervisionado são a
classificação �I) e a regressão �III�,
tornando a alternativa C a resposta correta.
9
Quais destas opções representam as diferenças
entre o KDD e o CRISP�DM?
I � Etapas de Entendimento do Negócio, e
Implantação do Artefato de ML  
II � A etapa de Preparação de Dados
substituindo as etapas de Seleção de Dados,
Pré-Processamento e Transformação de Dados
III � A obrigatoriedade da entrega de um artefato
de ML
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Apenas as opções I e III
Apenas as opções II e III
As opções I, II, e III estão corretas
Apenas a opção I
Apenas a opção II
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O processo CRISP�DM se distingue do
processo KDD tradicional em vários
aspectos. Primeiramente, o CRISP�DM
inclui as etapas de entendimento do
negócio e entendimento dos dados, que
não estão presentes no KDD. Além disso, o
CRISP�DM simplifica o processo de
preparação de dados, substituindo as
etapas de seleção de dados, pré-
processamento e transformação de dados
por uma única etapa. Por fim, o CRISP�DM
tem como característica a obrigatoriedade
da entrega de um artefato de ML, o que não
é uma exigência no processo KDD.
Portanto, as opções I, II e III estão corretas
e representam as diferenças entre os dois
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processos.
10
A qual técnica de Aprendizado de Máquina o
Algoritmo de Árvore de Decisão Classificadora
pertence?
Modelos Generativos
Q�Learning
Agrupamento
Classificação
Regressão
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O Algoritmo de Árvore de Decisão é uma
ferramenta extremamente versátil e
poderosa no campo do Aprendizado de
Máquina. Ele pode ser aplicado tanto em
problemas de regressão quanto de
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classificação. No entanto, a terminologia
usada para descrever o algoritmo muda de
acordo com a técnica em questão. Quando
aplicado a problemas de classificação, o
algoritmo é conhecido como Árvore de
Decisão Classificadora. Por outro lado,
quando utilizado em problemas de
regressão, ele é chamado de Árvore de
Decisão Regressora. Portanto, o Algoritmo
de Árvore de Decisão Classificadora
pertence à técnica de Classificação.
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