Sistemas De Aprendizado De Máquina_

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Em um problema de aprendizado de máquina, o algoritmo é treinado com exemplos em que
cada dado de entrada já está associado à sua respectiva saída correta. Durante o
treinamento, o modelo compara sua previsão com o resultado esperado e ajusta seus
parâmetros para reduzir os erros.
Esse tipo de aprendizado é denominado:
A
B
C
D
E
Aprendizado supervisionado
Aprendizado não supervisionado
Aprendizado por reforço
Estimativa de densidade
Redução dimensional
Resposta correta
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A questão descreve um processo em que o algoritmo aprende a partir de exemplos
rotulados, isto é, com entradas e saídas conhecidas. Essa é a característica
fundamental do aprendizado supervisionado.
A
B
C
D
E
2 Marcar para revisão
Considere que um sistema de aprendizado de máquina percebe que todas as pessoas com
índice de massa corporal regular tomam café com açúcar, enquanto todas as pessoas com
índice elevado tomam a bebida com adoçante. Sendo assim, a inteligência artificial poderá
inferir que:
O adoçante é o responsável pela obesidade dos usuários - e nós sabemos, pela
nossa inteligência humana, que não é bem assim.
O adoçante não é responsável pela obesidade dos usuários - afinal, a inteligência
artificial tem bom senso, assim como a inteligência humana.
O café não deve ser tomado nem com açúcar nem com adoçante - a inteligência
artificial é binária, 0 e 1, ou Sim e Não.
O café deve ser tomado sem adoçante e sem açúcar - a inteligência artificial tem
padrões rígidos ao tomar uma decisão.
O café é uma bebida prejudicial e não deve ser tomado.
Resposta correta
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A alternativa correta é a A, que sugere que a inteligência artificial pode inferir que o
adoçante é o responsável pela obesidade dos usuários. Isso ocorre porque a IA, ao
analisar os dados, percebeu uma correlação entre o consumo de adoçante e um índice
de massa corporal elevado. No entanto, é importante ressaltar que correlação não
implica causalidade. Ou seja, embora a IA tenha identificado essa relação, isso não
significa necessariamente que o adoçante seja a causa da obesidade. A IA apenas
identifica padrões nos dados, mas a interpretação desses padrões requer uma análise
mais aprofundada e um entendimento do contexto.
3 Marcar para revisão
A mineração de dados é a tarefa de encontrar estruturas interessantes em uma estrutura
de dados, por exemplo, padrões estatísticos, modelos preditivos, relacionamentos
escondidos etc. Considerando a figura a seguir, que mostra as áreas relacionadas à
mineração de dados, assinale a opção correta:
Questão 5 de 10
Corretas (9)
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
Lista de exercícios Sistemas De Aprendizado De Máquina Sair
A
B
C
D
E
A visualização é usada apenas de uma forma ilustrativa, sem facilitar a
descoberta humana, e o banco de dados contém os dados a serem pesquisados.
As estatísticas têm como foco a teoria e a avaliação de hipóteses, irrelevante no
processo de aprendizado de máquina.
O machine learning tem uma índole heurística, que foca na melhoria de
desempenho de um agente de aprendizagem.
A classificação encontra agrupamentos naturais de instâncias dado um grupo de
dados não etiquetado.
A regressão é uma tarefa de prever um rótulo de classe discreto. E a classificação
é a tarefa de prever um valor contínuo.
Resposta correta
Incorretas (1)
Em branco (0)
A
B
C
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Resposta correta: O machine learning tem uma índole heurística, que foca na melhoria
de desempenho de um agente de aprendizagem.
4 Marcar para revisão
Comparando inteligência humana com inteligência artificial, os sistemas que pensam e
agem como humanos, e os sistemas que pensam e agem racionalmente são,
respectivamente:
Lógica, Teste de Turing, Ciência Cognitiva e Agentes racionais.
Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais.
Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Agentes racionais e Lógica.
D
E
Lógica, Teste de Turing, Agentes racionais e Ciência Cognitiva.
Ciência Cognitiva, Lógica, Teste de Turing e Agentes racionais.
Resposta correta
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A alternativa correta é a letra B: "Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes
racionais". A Ciência Cognitiva e o Teste de Turing são associados à forma como os
humanos pensam e agem, enquanto a Lógica e os Agentes racionais são associados à
maneira como os sistemas pensam e agem racionalmente. A Ciência Cognitiva estuda
o pensamento humano e tenta replicá-lo em sistemas de inteligência artificial. O Teste
de Turing é uma forma de avaliar se um sistema de inteligência artificial é capaz de se
comportar como um humano. Por outro lado, a Lógica é uma ferramenta usada para
criar sistemas que pensam racionalmente, e os Agentes racionais são sistemas que
agem para alcançar o melhor resultado, dado o seu conhecimento atual.
5 Marcar para revisão
(Correio Braziliense, 01/10/2018) Acerca dos conceitos de aprendizado de máquina, julgue
os itens seguintes:
A
B
C
D
E
I - O aprendizado de máquina para a detecção de fraude é baseado em equações
matemáticas e algoritmos, e funciona em duas etapas. Na primeira, o sistema recebe
exemplificações de compras legítimas e ilegítimas. Em seguida, a máquina avalia compras
reais, levando em consideração os padrões observados.
II - A partir de números e fórmulas, o aprendizado de máquina une ponto a ponto
informações sobre características de transações já feitas pelo usuário - como valores
médios gastos, horários de compra, uso de celular, pontos usados, principais
estabelecimentos -, até chegar a uma probabilidade de fraude final.
III - O modo como a máquina aprende os padrões antes de começar a analisar compras
não interfere diretamente no registro de falsos positivos e fraudes reais.
Assinale a alternativa correta:
Apenas I está correta.
Apenas II está correta.
Apenas III está correta.
Apenas I e II estão corretas.
Apenas I e III estão corretas.
Resposta correta
A
B
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Os itens I e II estão corretos. O aprendizado de máquina para detecção de fraude
realmente se baseia em equações matemáticas e algoritmos, funcionando em duas
etapas: primeiro, o sistema recebe exemplos de compras legítimas e ilegítimas; depois,
a máquina avalia compras reais, considerando os padrões observados. Além disso, o
aprendizado de máquina une informações sobre características de transações já feitas
pelo usuário para chegar a uma probabilidade de fraude final. No entanto, o item III
está incorreto, pois o modo como a máquina aprende os padrões antes de começar a
analisar compras interfere diretamente no registro de falsos positivos e fraudes reais.
6 Marcar para revisão
A respeito dos modelos de aprendizado de máquina, assinale a opção correta:
O agrupamento (ou clustering) realiza identificação de grupos de dados que
apresentam co-ocorrência.
A classificação realiza o aprendizado de uma função que pode ser usada para
mapear os valores associados aos dados em um ou mais valores reais.
C
D
E
A regressão ou predição promove o aprendizado de uma função que pode ser
usada para mapear dados em uma de várias classes discretas definidas
previamente, bem como encontrar tendências que possam ser usadas para
entender e explorar padrões de comportamento dos dados.
As regras de associação identificam grupos de dados, em que estes têm
características semelhantes aos do mesmo grupo, e os grupos têm característicasdiferentes entre si.
Os métodos de classificação supervisionada podem ser embasados em
separabilidade (entropia), utilizando árvores de decisão e variantes, e em
particionamento, utilizando SVM (support vector machines).
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra E. Confira o gabarito comentado!
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A alternativa correta é a letra E. Ela afirma que os métodos de classificação
supervisionada podem ser baseados em separabilidade (entropia), utilizando árvores
de decisão e variantes, e em particionamento, utilizando SVM (support vector
machines). Isso é verdadeiro, pois a classificação supervisionada é um tipo de
aprendizado de máquina que utiliza um conjunto de treinamento para aprender a
classificar novos exemplos. A entropia é uma medida de impureza, desordem ou
incerteza e é usada em árvores de decisão para determinar onde colocar os nós. Já o
SVM é um algoritmo de aprendizado de máquina que é usado para classificação e
A
B
C
regressão. Ele funciona encontrando o hiperplano que melhor divide os dados em
classes.
7 Marcar para revisão
Acerca dos conceitos de aprendizado de máquina, julgue os itens seguintes: I. Em
aprendizado de máquina, as árvores de decisão podem ser usadas com sistemas de
classificação, para atribuir informação de tipo. II. As aglomerações, tipos de informação
obtidos por meio do aprendizado de máquina, caracterizam-se por se ligarem a um único e
específico evento, em torno do qual ocorrem várias ações, com produção sistêmica de
informações gerenciais que apoiarão uma nova ocorrência do mesmo tipo de evento. III.
Para a realização de prognósticos por meio de técnicas de aprendizado de máquina, parte-
se de uma série de valores existentes obtidos de dados históricos, bem como de
suposições controladas a respeito das condições futuras, para prever outros valores e
situações que ocorrerão e, assim, planejar e preparar as ações organizacionais. Assinale a
alternativa correta:
Apenas I está correta.
Apenas II está correta.
Apenas III está correta.
D
E
I e II estão corretas.
I e III estão corretas.
Resposta correta
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Resposta correta: I e III estão corretas. As árvores de decisão são um tipo de algoritmo
de aprendizado de máquina que pode ser usado para classificar dados. Elas são
construídas a partir de uma série de perguntas, cada uma das quais divide os dados
em dois grupos. O processo continua até que todos os dados sejam classificados em
um grupo ou outro. As aglomerações são outro tipo de algoritmo de aprendizado de
máquina que pode ser usado para agrupar dados. Elas são construídas a partir de uma
série de pontos de dados, cada um dos quais é representado por um vetor de
características. Os pontos de dados são então agrupados em clusters, de modo que os
pontos de dados em um cluster sejam mais semelhantes entre si do que os pontos de
dados em outros clusters. Os prognósticos são um tipo de algoritmo de aprendizado
de máquina que pode ser usado para prever valores futuros. Eles são construídos a
partir de uma série de valores históricos, bem como de suposições controladas a
respeito das condições futuras. Os prognósticos podem ser usados para planejar e
preparar as ações organizacionais.
A
B
C
D
E
8 Marcar para revisão
O aprendizado de máquina comporta vários métodos de aprendizagem de acordo com o
sinal. Identifique a opção que exemplifica esses métodos:
Método de aprendizado inteligente e não inteligente
Método de aprendizado estruturado e não estruturado
Método de aprendizado supervisionado e não supervisionado
Método de aprendizado por classificação e regressão
Método de aprendizado por associação e memorização
Resposta correta
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O aprendizado de máquina comporta vários métodos de aprendizagem de acordo com
o sinal. O método de aprendizado supervisionado e não supervisionado é um exemplo
A
B
C
D
E
desses métodos.
9 Marcar para revisão
Com o objetivo de extrair informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se
que o processo em análise utiliza algoritmos não supervisionados para agrupar objetos
com base na proximidade e na presença de regiões densas de dados, identificando
conjuntos de elementos semelhantes em vizinhanças mais densas.
Nesse caso, a ação que está sendo realizada é:
Regressão
Classificação
Clustering
Estimativa de densidade
Redução dimensional
A
B
Resposta correta
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Gabarito Comentado
O enunciado descreve o agrupamento de objetos em regiões densas, característica
típica de métodos de clustering baseados em densidade, como o DBSCAN. Embora a
densidade seja usada como critério, a tarefa principal é o agrupamento, e não a
estimativa de densidade.
10 Marcar para revisão
Com o objetivo de obter informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se
que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características de
determinado objeto e prever um determinado valor numérico baseado em dados
conhecidos; verificou-se também o uso de algoritmos de aprendizado supervisionados.
Identifique que ação está sendo realizada:
Regressão
Classificação
C
D
E
Clustering
Estimativa de densidade
Redução dimensional
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A regressão é um tipo de aprendizado de máquina supervisionado que é usado para
prever um valor numérico baseado em dados conhecidos. O processo de regressão
envolve a construção de um modelo matemático que descreve a relação entre as
variáveis de entrada e a variável de saída. O modelo matemático é então usado para
prever valores para novas observações.