Atividade IV - Aprendizado de máquina

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12/06/2021 Revisar envio do teste: ATIVIDADE 4 (A4) – GRA1566 ...
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Usuário ALEXANDRE SAMPAIO DOS REIS
Curso GRA1566 MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA GR2186211 -
202110.ead-14781.01
Teste ATIVIDADE 4 (A4)
Iniciado 12/06/21 00:10
Enviado 12/06/21 00:21
Status Completada
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tentativa
4 em 10 pontos  
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Pergunta 1
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resposta:
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 �nalidade a junção dos conjuntos frequentes, formando conjunto de K itens. 
  
Com bases nessas informações e do conteúdo estudado sobre algoritmos Apriori, pode-se
a�rmar que esta função é conhecida como:
função Apriori_gen.
função Apriori_gen.
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 2
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 con�ança 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. 
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resposta:
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://ww
w.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 signi�ca produtos não comprados e 1 produtos comprados. 
  
 
  
Considerando essas informações e os conteúdos estudados sobre Regras de Classi�cação,
assinale a alternativa que demonstra a percentagem de Suporte para a associação {Carne,
Carvão} 
1,16.
0,4.
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 3
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
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resposta:
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.
Data Mart.
Data Mart.
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 4
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resposta:
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:
V, V, F, F.
V, F, F, V.
Infelizmente, sua resposta está incorreta. Lembre-se que os
algoritmos inspirados em Inteligência de Enxame (Swarm
inteligence) tem como finalidade a observação de um conjunto de
indivíduos (insetos) 
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a partir de suas interações sociais, fazendo com que possa haver
uma maior compreensão de comportamentos coletivos.
Pergunta 5
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da
resposta:
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.
A empresas precisam de técnicas que previam tendências.
Aumento constante de massa de dados .
Infelizmente, sua resposta está incorreta. Lembre-se de que a popularização da
internet fomentou o aumento de alguns aspectos na sociedade e também na
produção tecnológica.
Pergunta 6
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O reconhecimento de padrões tem como características classi�car 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.  Classi�cação de objetos 
  
Está correto apenas que se a�rmar em:I e II.
II, IV e V.
Infelizmente, sua resposta está incorreta. Tenha em mente o Reconhecimento
de Padrões tem como �nalidade descrever padrões característicos do objeto,
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resposta: possibilitando a classi�cação numa determinada classe, para isto é importante
saber que o processo de classi�car objetos só ocorre depois de aplicar técnicas
que podem deixar uma base de dados mais correta para a classi�cação.
Pergunta 7
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da
resposta:
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
a�rmar que este parâmetro refere a:
Con�ança.
Confiança.
Parabéns! Sua resposta está correta. A Con�ança pode ser de�nida como a
frequência na qual os elementos de 𝑌 aparecem no conjunto de dados com
transações que possuem 𝑋.
Pergunta 8
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da
resposta:
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? 
Colônia de formigas.
Colônia de formigas.
 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 9
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Sábado, 12 de Junho de 2021 02h09min35s BRT
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da
resposta:
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? 
Colônia de formigas.
Enxame de partículas.
Infelizmente, sua alternativa está incorreta. Lembre-se que o
algoritmo de otimização PSO envolve a movimentação de partículas
a partir de suas variações.
Pergunta 10
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da
resposta:
A Mineração de Dados surgiu com o intuito de extrair informações precisas em grandes
conjuntos de dados, maximizando resultados de modo rápido e�ciente 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 Arti�cial 
II. Programação O.O. 
III. Machine Learning. 
IV. Estatística. 
V.  Matemática Discreta. 
  
Está correto apenas que se a�rma em:
III e IV.
I, III e IV.
Infelizmente, sua resposta está incorreta. Tenha em mente a Mineração de
Dados por sim só é vaga, é um conjunto de disciplinas compostas por técnicas
computacionais e numéricas que ao �nal vai auxiliar o usuário a extrair insights
relevantes em diferentes tipos de setores da economia.
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