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15/10/2026, 16:33 Impressão da prova Informações da avaliação NICOLAS ROSAS MAGALHAES 47636581 Módulo A 5096 7 Machine Learning D1.20262.A AOL1 20/07/2026 08:00:00 (Finalizado) Sala Online / Andar Online / Prédio Online / Polo Online i Legenda Discursiva Objetiva Total: 7.00 10.00 Questão 1 Código 235280 0.00 1.00 Enunciado Leia o excerto a seguir:"O Aprendizado de Máquina é uma área da Inteligência Artificial cujo objetivo é o desenvolvimento de técnicas computacionais sobre o aprendizado, bem como a construção de sistemas capazes de adquirir conhecimento de forma automática. "Fonte: SOUZA, J.; FELIPPO, Caracterização da complementaridade temporal: subsídios para sumarização automática multidocumento. 2018. Acesso em: 17 out. 2019. (Adaptado). Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre o Aprendizado de Máquina, analise as afirmativas a Aprendizado de Máquina utiliza uma metodologia computacional objetivando adquirir conhecimentos e habilidades Um dos principais objetivos do Aprendizado de Máquina é criar modelos de predição baseados em dados Aprendizado de Máquina utiliza uma quantidade diversificada de amostras, o que torna mais simples a busca por padrões para atingir determinado resultado.IV. A busca por conhecimento na área de Aprendizado de Máquina ocorre majoritariamente por meio de artigos acadêmicos ligados à Engenharia de Software.Es correto apenas o que se afirma em: >a)l e III. Alternativa marcada b) e II. Justificativa Questão 2 Código 235319 0.00 1.00 Enunciado Leia o trecho a seguir:"Em 1960 Widrow e Hoff introduziram o algoritmo do mínimo quadrado médio (LMS, Least Mean-Square) e o usaram para formular Adaline (Adaptive Linear Element). A diferença entre o perceptron e Adaline está no procedimento de aprendizagem. Uma das primeiras redes neurais em camadas treináveis com múltiplos elementos foi a estrutura Madaline, proposta por Widrow."Fonte: HAYKIN, S. Redes Neurais: Princípio e Prática. 2 ed. Porto Alegre: Bookman, 2007. essas informações e o conteúdo estudado sobre aprendizado por reforço passivo, pode-se afirmar que os estudos citados no trecho apresentado são a base para método denominado de: >d) Estimativa de utilidade direta. Alternativa marcada b) Aprendizagem de diferença temporal. Justificativa 1/415/10/2026, 16:33 Impressão da prova Questão 3 Código 235340 1.00 1.00 Enunciado Leia o trecho a seguir:"O KNN é usado no campo de data mining. Ele é um classificador onde o aprendizado é baseado 'no quão similar' é um dado (um vetor) do outro. treinamento é formado por vetores de n dimensões, cujo funcionamento é bem simples. "Fonte: JOSÉ, I. KNN (K-Nearest Neighbors). 2018. Acesso em: 08 out. 2019. (Adaptado). Considerando essas informações e sobre o aprendizado supervisionado, pode-se afirmar que o K-Nearest Neighbors (KNN), é um: >a)Algoritmo de classificação popular e de fácil implementação, no que se refere à Mineração de Dados e Machine Learning. Alternativa marcada a) Algoritmo de classificação popular e de fácil implementação, no que se refere à Mineração de Dados e Machine Learning. Justificativa Questão 4 Código 235295 1.00 1.00 Enunciado Leia o trecho a seguir:"A ideia por trás da aprendizagem é que percepções devem ser usadas não apenas para agir, mas também para melhorar a habilidade do agente para agir no futuro. objetivo do aprendizado de máquina é prever os resultados com base nos dados recebidos. "Fonte: NORVIG, P.; RUSSEL, S. Artificial intelligence: A modern approach. 3. ed. Nova Jersey: Prentice Hall, 2009. Um conjunto foi treinado de forma a aprender com informações de uma base de dados quais pássaros pertencem ao tipo beija-flor e quais são do tipo canário. Após a máquina exibir o resultado, há uma separação realizada de acordo com as características encontradas no conjunto para cada categoria. Sobre os tipos de aprendizado de máquina, pode-se afirmar que o tipo de aprendizagem de máquina citado no trecho apresentado é o: d)Aprendizado supervisionado. Alternativa marcada d) Aprendizado supervisionado. Justificativa Questão 5 Código 235315 1.00 / 1.00 Enunciado Leia o trecho a seguir:"O aprendizado por reforço pode ser considerado um paradigma intermediário entre o aprendizado supervisionado e não supervisionado. conjunto de treinamento é formado apenas pelos vetores de entrada, mas há a existência de um crítico externo em substituição ao supervisor do aprendizado supervisionado. "Fonte: REZENDE, S. Sistemas Inteligentes: fundamentos e aplicações. Barueri: Manole, 2005. 150. Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre aprendizado por reforço, analise as afirmativas a aprendizado por reforço é um método de programação de agentes empregado através de punições e No aprendizado por reforço, um agente precisa entender, através de algumas intervenções, como se portar diante de um ambiente mais estável.III. A política do agente estabelecerá qual desempenho agente precisa ter para adotar ações que elevem o valor final.IV. aprendizado por reforço é semelhante ao aprendizado supervisionado, graças ao fato de ambos usarem os pares entrada/saída no treinamento.Está correto apenas que se afirma em: e III. Alternativa marcada a) e III. Justificativa 2/415/10/2026, 16:33 Impressão da prova Questão 6 Código 235309 1.00 1.00 Enunciado Leia o trecho a um modelo que tem por objetivo resumir o relacionamento entre duas ou mais variáveis por meio de uma linha, e assim usar resultado da função dessa linha para estimar valores, quando conhecendo as variáveis que a afetam. "Fonte: SORRENTINO, J. Guia de Estatística. 2019. Acesso em 07 out. 2019. Considerando essas informações e sobre os tipos de aprendizado de máquina, pode-se afirmar que o texto apresentado se refere ao conceito de: d)Regressão. Alternativa marcada d) Regressão. Justificativa Questão 7 Código 235300 1.00 1.00 Enunciado Leia o trecho a seguir:"O objetivo do algoritmo de indução é construir um classificador que possa determinar corretamente a classe de novos exemplos ainda não rotulados, ou seja, exemplos que não tenham o rótulo da classe. Para rótulos de classes discretos, esse problema é conhecido como classificação e para valores contínuos como regressão. "Fonte: REZENDE, S. Sistemas Inteligentes: fundamentos e aplicações. Barueri: Manole, 2005. p. 91.0 trecho trata do uso da classificação em algoritmos de indução. Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre tipos de aprendizado supervisionado, pode-se afirmar que essa classificação também pode ser definida como: >a)Uma modelagem preditiva. Alternativa marcada a) Uma modelagem preditiva. Justificativa Questão 8 Código 235342 1.00 1.00 Enunciado Leia o trecho a seguir:"Em geral, usar variáveis locais é mais seguro e menos ambíguo do que usar variáveis globais, uma vez que todo mundo pode alterar a variável global, além de o seu local não ser claro. Contudo, às vezes é necessário definir variáveis globais para poder criar um código útil. "Fonte: MUELLER, J.; MASSARON, L. Aprendizado de máquina para leigos. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019. (Adaptado). Considerando essas informações e sobre os tipos de aprendizado de máquina, pode-se afirmar que as variáveis: >d)São colunas, quando os dados estão arquivados no banco de dados. Alternativa marcada d) São colunas, quando os dados estão arquivados no banco de dados. Justificativa 3/415/10/2026, 16:33 Impressão da prova Questão 9 Código 235304 1.00 1.00 Enunciado A máquina aprende a partir das experiências passadas e tenta capturar o melhor conhecimento possível para tomar decisões de negócio precisas. Nesse tipo de aprendizagem, a máquina é exposta a um ambiente no qual ela se treina continuamente, através de tentativa e erro. .Considerando essas informações e o conteúdo estudado, pode-se afirmar que tipo de aprendizagem de máquina citado no trecho apresentado é a: >c)Aprendizagem por reforço. Alternativa marcada c) Aprendizagem por reforço. Justificativa iii Questão 10 Código 235271 0.00 1.00 Enunciado Sistemas inteligentes são sistemas que possuem características diferenciadas de sistemas comuns. Enquanto os sistemas comuns resolvem problemas cotidianos, os sistemas inteligentes buscam respostas para atender às decisões mais complexas dos usuários, de forma que demonstrem a melhor alternativa para a solução de problemas. Sobre introdução a sistemas inteligentes, pode-se afirmar que características comuns a todos os tipos de sistemas são: >d)Combinar, ajustar, formar um conjunto. Alternativa marcada e) Tomar decisão, controlar, fazer cálculo. Justificativa 4/4