Características de Algoritmos Genéticos e Data Warehouse

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Usuário
	LEONARDO HENRIQUE MUSSO
	Curso
	GRA1566 MODELOS DE APRENDIZADO DE MAQUINA GR2186211 - 202110.ead-29778924.06
	Teste
	ATIVIDADE 4 (A4)
	Iniciado
	04/06/21 16:10
	Enviado
	05/06/21 15:32
	Status
	Completada
	Resultado da tentativa
	9 em 10 pontos  
	Tempo decorrido
	23 horas, 21 minutos
	Resultados exibidos
	Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários
· Pergunta 1
0 em 1 pontos
	
	
	
	Algoritmos que utilizam regras de associação são amplamente utilizados para descobrir elementos que ocorrem em comum dentro de um grande conjunto de dados. Existe um parâmetro essencial que demonstra dentre as transações que possuem os itens de X, a porcentagem de transações que possuem também os itens de y, indicando a validade da regra.
 
A partir dessas informações e do conteúdo estudado sobre regras de associação, pode-se afirmar que este parâmetro refere a:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Suporte.
	Resposta Correta:
	 
Confiança.
	Comentário da resposta:
	Infelizmente, sua resposta está incorreta. Lembre-se de este parâmetro é responsável pode ser interpretada como uma estimativa de probabilidade P(Y|X), isto é, a probabilidade de X que possuem Y.
	
	
	
· Pergunta 2
1 em 1 pontos
	
	
	
	O Data Warehouse ou Armazéns de dados, surgiram com a proposta de armazenar grandes volumes de dados de uma organização de diferentes formatos ou criados por ferramentas distintas (ERP, Planilhas eletrônicas, Banco de Dados etc.), no entanto, são divididos em fatias ou subconjuntos que podem estar vinculados a algum departamento ou níveis de sumarização.
 
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre data warehouse e suas características, assinale a alternativa que relata o nome deste processo de divisão em subconjunto em um armazém de dados.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Data Mart.
	Resposta Correta:
	 
Data Mart.
	Comentário da resposta:
	Parabéns! Sua resposta está correta. O Data Marts são pequenas soluções de armazenamento de dados, dividas em um conjunto menores de dados que pode oferece acesso mais fácil aos dados de um setor por exemplo, tornando os processos de uma organização mais ágil.
	
	
	
· Pergunta 3
1 em 1 pontos
	
	
	
	O algoritmo PSO, está enquadrado na classe de algoritmos Genéticos, que representa uma classe de algoritmos de otimização, baseado no processo de evolução biológico e seleção natural de indivíduos. Este modelo é definido como heurístico e foi proposto a partir do acompanhamento social de indivíduos.
 
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre algoritmos genéticos e suas características, esse modelo de algoritmo foi inspirado em qual comportamento? 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Enxame de partículas.
	Resposta Correta:
	 
Enxame de partículas.
	Comentário da resposta:
	 Parabéns sua resposta está correta! O algoritmo Otimização por enxame de partículas (do inglês: Particle Swarm Optmization - PSO), tem como objetivo a busca por uma solução ótima, baseado no comportamento de revoada ou bando de pássaros, sua estratégica é través da troca de informações entre indivíduos de uma população determinando qual trajetória cada um deles deverá tomar no espaço de busca.
	
	
	
· Pergunta 4
1 em 1 pontos
	
	
	
	O algoritmo Inteligência de Enxame (Swarm inteligence), faz parte da grande área dos algoritmos genéticos, sendo caracterizada como uma classe particular dos algoritmos Evolucionários. Recebe este nome por simular e observar   comportamento coletivo dos indivíduos de uma população, e a busca de tais indivíduos para soluções simples em problemas complexos.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre M características básicas que norteiam um neurônio artificial simples, analise as afirmativas a seguir a respeito das e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s).
 
I. ( ) Duas linhas de pesquisa podem evidenciar a inteligência de enxames, a primeira estuda o comportamento social de insetos; e a segunda trata das habilidades das sociedades humanas e sua maneira de processar conhecimento.
II. (  ) Os algoritmos de Inteligência de Enxame são inspirados em comportamento coletivo e individual dos indivíduos.
III. ( ) Basicamente os algoritmos de Inteligência de Enxame, possuem três premissas básicas: Proximidade, Adaptabilidade, Diversidade
IV. (  ) Um enxame é a generalização de uma coleção estruturada de indivíduos capazes de interagir uns com os outros.
 
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
V, F, F, V.
	Resposta Correta:
	 
V, F, F, V.
	Comentário da resposta:
	 Resposta certa! A afirmativa I é verdadeira, algoritmos que utilizam Inteligência de enxames são elaborados por meio da observação e implementação direta do comportamento de insetos sociais, como formigas e abelhas, para a resolução de diferentes problemas elencado a habilidade humana de adquirir conhecimento, auxiliando assim a solucionar problemas de otimização. A afirmativa IV é verdadeira, sendo uma das principais característica do modelo é o poder de integração coletiva simples com outros indivíduos ou com o ambiente.
	
	
	
· Pergunta 5
1 em 1 pontos
	
	
	
	O reconhecimento de padrões tem como características classificar objetos (padrões) em um número de categorias ou classes. Sua aplicação se concentra em diferentes áreas como por exemplo: reconhecimento de voz, diagnóstico médico, reconhecimento de caracteres e imagens, etc. O reconhecimento de padrões é dividido em três grandes etapas (MARQUES, 1999).
Fonte: MARQUES, J. Reconhecimento de padrões métodos estatísticos e neuronais. Portugal: IST Press, 1999.
 
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre reconhecimento de padrões, analise as etapas a seguir de acordo com aquelas que compõem Reconhecimento de Padrões.
 
I. Análise de Dados
II. Representação de Dados
III. Interpretação de Resultados
IV. Extração das características.
V.  Classificação de objetos
 
Está correto apenas que se afirmar em:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
II, IV e V.
	Resposta Correta:
	 
II, IV e V.
	Comentário da resposta:
	Resposta certa! A extração de características refere-se a apresentação dos dados da base, a extração de características representa a utilização apenas dos dados que possuem relevância e consequentemente redução da
dimensionalidade do vetor padrão, por fim, a última etapa envolvem os procedimentos que a identificação e classificação do objeto em uma classe de objetos.
	
	
	
· Pergunta 6
1 em 1 pontos
	
	
	
	Uma das técnicas mais atraentes é a Mineração de Regras de Associação, que tem como destaque o algoritmo Apriori. Ele pode trabalhar com um número grande de atributos, gerando várias alternativas combinatórias entre eles. O algoritmo Apriori realiza buscas sucessivas em toda a base de dados, mantendo um ótimo desempenho em termos de tempo de processamento (ROMAO, 1999).
As métricas de confiança no algoritmo Apriori são utilizadas como parâmetro para medir quão frequentemente itens em Y aparecem em transações que contém X. O parâmetro que demonstra o percentual de vezes que o conjunto A aparece no conjunto de transações.
Fonte: ROMÃO, W. et al. Extração de regras de associação em C&T: o algoritmo Apriori. Encontro Nacional em Engenharia de Produção, [s. l.], v. 34, p. 37-39, 1999. Disponível em: <http://www.abepro.org.br/biblioteca/ENEGEP1999_A0901.pdf>. Acesso em: 22 dez. 2020.
 
A partir deste contexto observe a tabela abaixo com o histórico de comprar em um mercado, em que 0 significa produtos não comprados e 1 produtos comprados.
 
 
Considerando essas informações e os conteúdos estudados sobre Regras de Classificação, assinale a alternativa que demonstra a percentagem de Suporte para a associação {Carne, Carvão}
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
0,4.
	Resposta Correta:
	 
0,4.
	Comentário da resposta:
	Parabéns sua resposta está correta! A medida de suporte é feita a partir do cálculo:  Suporte =  (Frequência  de X e Y)/(Total T),ou seja: 4/10 = 0,40.
Emque, 4 é a quantidade de vezes que os itens carne e carvão são comprados em conjunto e 10 total de vendas no dataset.
	
	
	
· Pergunta 7
1 em 1 pontos
	
	
	
	A Mineração de Dados surgiu com o intuito de extrair informações precisas em grandes conjuntos de dados, maximizando resultados de modo rápido eficiente e efetivo. Sua base de criação é formada por basicamente três disciplinas entrelaçadas.
 
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre mineração de dados, analise as disciplinas a seguir de acordo com aquelas que compõem a base da mineração de dados.
 
I. Inteligência Artificial
II. Programação O.O.
III. Machine Learning.
IV. Estatística.
V.  Matemática Discreta.
 
Está correto apenas que se afirma em:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
I, III e IV.
	Resposta Correta:
	 
I, III e IV.
	Comentário da resposta:
	Resposta certa! A Mineração de Dados ou Data Mining é formado pelas três assertivas juntamente com a base de dados que será utilizado para extrair as informações. Sendo a estatística (o estudo numérico das relações entre dados), inteligência artificial (inteligência exibida por softwares e/ou máquinas, que se assemelha à humana) e Machine Learning (algoritmos que podem aprender com dados para realizar previsões).
	
	
	
· Pergunta 8
1 em 1 pontos
	
	
	
	A descoberta do conhecimento (KDD), segundo Fayaad (1996), é uma área da Inteligência Artificial que é responsável por analisar grandes massas de dados, servindo para auxiliar profissionais de diversos segmentos na tomada de decisão sobre problemas que possam envolver estes dados.
Fonte: FAYYAD, U. M.; SHAPIRO, G. P., SMYTH, P.; UTHURUSAMY, R. “ Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Massachusetts:  AAAIPress; The Mit Press, 1996.
 
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre a descoberta de conhecimento utilizando o processo KDD, qual alternativa que apresenta as etapas de processos de um KDD?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Seleção; Pré-processamento; Transformação; Mineração dos dados; Interpretação/Avaliação dos dados, respectivamente.
	Resposta Correta:
	 
Seleção; Pré-processamento; Transformação; Mineração dos dados; Interpretação/Avaliação dos dados, respectivamente.
	Comentário da resposta:
	Parabéns! Sua resposta está correta. O processo de KDD é sempre realizado de forma interativa e por muitas vezes repetidos e refinados, ocasionando uma solução ótima para a análise de dados, para que ao final o gestor tenha uma resposta correta para aplicar em sua tomada de decisão.
	
	
	
· Pergunta 9
1 em 1 pontos
	
	
	
	Um Data Warehouse de acordo com a Oracle (2020), é um sistema de gerenciamento de dados utilizado para fornecer suporte a consulta e análise de dados, que geralmente contém grandes quantidades de dados históricos, permitindo as organizações obtenham informações úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
Fonte: ORACLE. O que é um Data Warehouse? Oracle, [s. l.], 2020. Disponível em: <https://www.oracle.com/br/database/what-is-a-data-warehouse/#link4> Acesso: 29 dez. 2020.
 
Com bases nessas informações e do conteúdo estudado sobre um Data Warehouse, é possível afirmar que esse armazém de dados é
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
utilizado para que as empresas tenham melhor desempenho de acordo com a análise de dados.
	Resposta Correta:
	 
utilizado para que as empresas tenham melhor desempenho de acordo com a análise de dados.
	Comentário da resposta:
	Parabéns! Sua resposta está correta. Um Data Warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados coletados em diversos tipos de sistemas, como por exemplo: planilhas eletrônicas e ERP’s, essas coletas são conhecidas como séries históricas, o que possibilita o gestor na tomada de decisão.
	
	
	
· Pergunta 10
1 em 1 pontos
	
	
	
	A Mineração de Dados é amplamente utilizada em diversos setores da economia, principalmente para agregar a venda de produtos e aumentar lucros de uma empresa. Mas foi só a partir da década de 90 que essas técnicas se popularizaram.
 
A partir dessas informações e do conteúdo estudado sobre Mineração de dados, assinale a alternativa que demonstra o porquê de sua popularização na década de 1990.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Aumento constante de massa de dados .
	Resposta Correta:
	 
Aumento constante de massa de dados .
	Comentário da resposta:
	Parabéns! Sua resposta está correta. Com a popularização da internet, os conjuntos de dados foram se tornando com vez maiores, armazenar estes conjuntos estava se tornando tarefa complexa apenas para o meio físico, foi então preciso extrair informações relevantes para que o gestor tomar a decisão correta e assim aumentar o lucro nas empresas.
	
	
	
Terça-feira, 8 de Junho de 2021 19h49min51s BRT