Exer - Big Data Analytics

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1 Marcar para revisão
As redes neurais são modelos poderosos cujo
principal componente onde estão armazenados
seus conhecimentos é(são)
Pesos
Vieses
Função de Ativação
Camadas Escondidas
Camada de Saída
Resposta incorreta
Questão 1 de 10
Corretas (3)
Incorretas (7)
Em branco (0)
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
Lista de exercícios Big Data… Sair
26/10/2026, 09:10 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/6adf4316e8a60a6c7d229620/gabarito/
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C
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Gabarito Comentado
O conhecimento em modelos de redes
neurais é armazenado principalmente em
suas camadas escondidas, também
conhecidas como camadas internas ou
ocultas. Essas camadas contêm matrizes
de pesos, vieses e funções de ativação.
Quando esses elementos trabalham em
conjunto, eles produzem o conhecimento
necessário para que a rede neural possa
fazer previsões ou classificações precisas
com base em dados previamente
observados. Portanto, as camadas
escondidas são fundamentais para o
funcionamento e a eficácia das redes
neurais.
2 Marcar para revisão
Qual destes modelos é adequado para um
problema de classificação?
I - SVM
II - Árvore de Decisão
III - K-Médias
Apenas a opção III
Apenas as opções I e II
Apenas as opções I e III
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D
E
Apenas as opções II e III
Todas as opções I, II e III
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra
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Gabarito Comentado
O aprendizado de máquina é dividido em
duas técnicas principais: o aprendizado
supervisionado e o aprendizado não
supervisionado. No aprendizado
supervisionado, temos a regressão e a
classificação. Os modelos SVM (Máquinas
de Vetores de Suporte) e Árvore de
Decisão são exemplos de técnicas de
classificação, pois são usados para prever
um resultado discreto. Por outro lado, o
modelo K-Médias é uma técnica de
aprendizado não supervisionado, usada
para agrupamento de dados, e não para
classificação. Portanto, as opções corretas
para um problema de classificação são as
opções I (SVM) e II (Árvore de Decisão).
3 Marcar para revisão
As técnicas de aprendizado de máquina para
aprendizado supervisionado são:
I - Classificação
II - Agrupamento
III - Regressão
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A
B
C
D
E
Apenas I e II
Apenas II e III
Apenas I e III
Apenas I
Apenas II
Resposta incorreta
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Gabarito Comentado
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
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A
B
C
D
E
classificação (I) e a regressão (III),
tornando a alternativa C a resposta correta.
4 Marcar para revisão
Qual o tipo de método nos permite visualizar a
árvore de decisão na biblioteca Scikit-Learn?
console.log
print
plot_tree
cout
printf
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a
alternativa correta. Confira o
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Gabarito Comentado
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
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A
B
C
D
E
classificação de árvore de decisão.
Portanto, a alternativa correta é a letra C.
5 Marcar para revisão
Dentre as inúmeras bibliotecas da linguagem
Python, qual destas é a que abstrai conceitos
de engenharia de aprendizado de máquina e
implementa modelos de ML?
Numpy
Scikit-Learn
Pandas
OS
BeautifulSoup
Resposta incorreta
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Gabarito Comentado
A linguagem Python possui uma vasta
gama de bibliotecas que auxiliam na
modelagem de problemas de ciência de
dados. Entre elas, a Scikit-Learn se
destaca por abstrair conceitos de
engenharia de aprendizado de máquina e
implementar modelos de Machine Learning
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A
B
C
D
E
de maneira simplificada. Essa biblioteca
fornece uma seleção de algoritmos de
aprendizado supervisionados e não
supervisionados, facilitando a aplicação
desses métodos em problemas reais.
Portanto, a alternativa correta é a 'Scikit-
Learn'.
6 Marcar para revisão
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
Resposta incorreta
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Gabarito Comentado
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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
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.
7 Marcar para revisão
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
RNN
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Resposta incorreta
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Gabarito Comentado
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 depadrões 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.
8 Marcar para revisão
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
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A
B
C
D
E
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.
Transformação de Dados.
Resposta incorreta
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Gabarito Comentado
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.
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A
B
C
D
E
9 Marcar para revisão
Qual o objetivo da inteligência artificial ao
simular comportamentos humanos na
máquina?
Otimizar algoritmos para que eles se
adaptem a contextos não previamente
codificados.
Fazer com que computadores
acessem a internet mais rápido.
Melhorar a capacidade de
processamento de dados do sistema.
Incrementar o uso da memória de
longa duração do sistema.
Viabilizar a computação paralela.
Resposta correta
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Gabarito Comentado
A alternativa correta é a letra A. A
inteligência artificial tem como objetivo
principal otimizar algoritmos para que eles
se adaptem a contextos não previamente
codificados. Isso significa que a IA busca
criar soluções que possam aprender e se
adaptar a novas situações, que não
necessariamente foram pré-programadas.
Essa capacidade de adaptação é
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A
B
C
D
E
alcançada através da experiência passada
com casos similares, permitindo que a
máquina simule comportamentos humanos
de aprendizado e adaptação.
10 Marcar para revisão
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
Apenas III
As alternativas I, II e III
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a
alternativa correta. Confira o
gabarito comentado!
26/10/2026, 09:10 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/6adf4316e8a60a6c7d229620/gabarito/
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Gabarito Comentado
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
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.
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