MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA - ATIVIDADE 4 txt

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Curso
	GRA1566 MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA GR2186211 - 202110.ead-8092.11
	Teste
	ATIVIDADE 4 (A4)
	Iniciado
	17/06/21 23:24
	Enviado
	17/06/21 23:54
	Status
	Completada
	Resultado da tentativa
	5 em 10 pontos  
	Tempo decorrido
	29 minutos
	Resultados exibidos
	Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários
· Pergunta 1
0 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:
	 
dividido em pequenos depósitos de dados conhecidos como KDD.
	Resposta Correta:
	 
utilizado para que as empresas tenham melhor desempenho de acordo com a análise de dados.
	Comentário da resposta:
	Infelizmente, sua resposta está incorreta. Lembre-se que, esta ferramenta tem como finalidade a análise de grande volume de dados já coletados de ante mão.
	
	
	
· Pergunta 2
0 em 1 pontos
	
	
	
	Os algoritmos de Associação em sua essência utilizam regras de Associação para auxiliar no processo de decisão. Estão relacionados a técnica de Mineração de Dados em que elementos que implicam na presença de outros elementos em uma mesma consulta de dados são encontrados nesta tarefa.
 
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre algoritmos de Associação, analise as afirmativas a seguir a respeito das e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s).
 
I. (  ) O algoritmo Apriori que tem como finalidade gerar regras do tipo A implica em B em que A e B são conjuntos de atributos.
II. ( ) O algoritmo Apriori é o modelo mais conhecido de Algoritmos de Associação, possui como estratégia realizar a análise de afinidades em dados  sobre dados ainda não existentes.
III. (  ) O algoritmo Apriori muito utilizado em Mineração de Dados tem como tática descobrir e quantificar a relação entre dois ou mais atributos de uma mesma base
IV. (     ) O algoritmo Apriori pode ser utilizado em grandes volumes de dados, mas sua eficiência está aplicada a pequenos grupos de dados.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
V, V, F, V.
	Resposta Correta:
	 
V, F, V, F.
	Comentário da resposta:
	Infelizmente, sua resposta está incorreta. Lembre-se de que o algoritmo a Apriori tem como características trabalhar com grandes massas de dados e por sua vez gerar um conjunto de itens frequentes a cada nova interação.
	
	
	
· Pergunta 3
0 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.
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 medida de confiança para a associação {Cerveja, Carne}.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
0,85.
	Resposta Correta:
	 
0,75.
	Comentário da resposta:
	Infelizmente, sua resposta está incorreta. O cálculo da confiança é utilizado para calcular níveis de proporção, por exemplo se X for comprado, a chance de Y ser comprado é equivalente a certo valor.
	
	
	
· Pergunta 4
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.
	
	
	
· Pergunta 5
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 um percentual de vezes que um conjunto de elementos A aparece no conjunto de transações.
 
A partir dessas informações e do conteúdo estudado sobre Regras de Associação, pode-se afirmar que este parâmetro refere ao:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Conjunto de Regras
	Resposta Correta:
	 
Suporte
	Comentário da resposta:
	Infelizmente, sua resposta está incorreta. Lembre-se de este parâmetro é fundamental para a geração de regras significativas para a análise, deste modo é importante lembrar que este parâmetro pode ser visto como a probabilidade de ocorrência do itemset A ∪ B em T.
	
	
	
· Pergunta 6
1 em 1 pontos
	
	
	
	O algoritmo ACO está enquadrado na classe de algoritmos genéticos, isto é, imita o processo de seleção natural, com combinações ou mutações aplicadas às soluções para que possam alterar o grupo. Este modelo de algoritmo utiliza combinações probabilística para se chegar ao resultado proposto.
 
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre algoritmos genéticos e suas características, o modelo ACO foi inspirado em qual comportamento? 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Colônia de formigas.
	Resposta Correta:
	 
Colônia de formigas.
	Comentário da resposta:
	 Parabéns sua resposta está correta! O algoritmo de Otimização Colônia de Formigas foi inspirado no comportamento que as Formigas possuem ao saírem de sua colônia para a busca de comidas, estes insetos andam incansavelmente até encontrar alimentos, deixando para trás um rastro de Ferônomio.  Se outras formigas encontram estes rastros, elas tendem a não seguir mais caminhos aleatórios, seguindo a trilha encontrada.
	
	
	
· 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 assertivasjuntamente 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
	
	
	
	O algoritmo a Apriori é considerado um modelo clássico na extração de regras de associação. Com ele, érealizado um rastreamento em sua base de dados, sendo que conjuntos de itens frequentes são obtidos a partir de conjuntos de itens candidatos. Ele é composto por uma função que tem como finalidade a junção dos conjuntos frequentes, formando conjunto de K itens.
 
Com bases nessas informações e do conteúdo estudado sobre algoritmos Apriori, pode-se afirmar que esta função é conhecida como:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
função Apriori_gen.
	Resposta Correta:
	 
função Apriori_gen.
	Comentário da resposta:
	Parabéns! Sua resposta está correta. A função Apriori_gen a partir de um conjunto de dados é capaz de gerar um conjunto de itens candidatos com itens frequentes, em que são geradas combinações que destes itens frequentes, caso contrário se um subconjunto não estiver presente no conjunto de frequentes ele será excluído.
	
	
	
· Pergunta 9
0 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:
	 
1,16.
	Resposta Correta:
	 
0,4.
	Comentário da resposta:
	Infelizmente, sua alternativa está incorreta. O cálculo do suporte é utilizado para calcular a proporção de X em Y. ou seja, sua função determinar a frequência que ocorre um itemset dentre todas as transações da Base de Dados, é a porcentagem de transações em que este itemset
aparece.
	
	
	
· Pergunta 10
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.
	
	
	
Domingo, 20 de Junho de 2021 23h28min22s BRT