Uniasselvi - Machine Learning I - Classificação e Regressão - Avaliacao I

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27/09/21, 12:53 AVA
https://ava2.uniasselvi.com.br/subject/grades-and-tests/answer-book/eyJ0ZXN0Ijp7InRlc3RDb2RlIjoiNjg5MjE2IiwiZGVzY3JpcHRpb24iOiJBdmFsaWHDp8OjbyBJIC0gSW5kaXZpZHVhbCIsInBhcmFtZXRlciI6NTQ1L… 1/7
GABARITO | Avaliação I - Individual (Cod.:689216)
Peso da Avaliação
1,50
Prova
36882976
Qtd. de Questões
10
Acertos/Erros
8/2
Nota
8,00
Os algoritmos de Machine Learning (ML) são baseados em diferentes conceitos matemáticos que influenciam na escolha de determinado algoritmo
para resolver um problema. Cada algoritmo faz parte de um tipo de ML (supervisionado, não supervisionado ou por reforço). Sobre as tarefas de
Machine Learning e seus modos de aprendizado, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
 
( ) Classificação é uma tarefa supervisionada.
 ( ) Regressão é uma tarefa não supervisionada.
 ( ) Agrupamento é uma tarefa supervisionada.
 ( ) Regressão é uma tarefa supervisionada.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F - F.
B V - F - F- V.
C F - V - F - F.
D V - V - V - V.
Machine Learning, compreendido como o aprendizado de máquina a partir dos dados previamente conhecidos, é definido como um campo
preocupado com a questão de como construir programas de computador que melhorem automaticamente a experiência do usuário. Também pode ser
dividido em: Tarefa (T), Medida de Desempenho (P) e Experiência de Treinamento (E). Considerando o problema de Detectar um perfil de clientes para
fornecer cartão de crédito, associe os itens, utilizando o código a seguir:
 
I- Tarefa T. 
 II- Medida de Desempenho P.
 III- Experiência de Treinamento E. 
A+ Alterar modo de visualização
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( ) Uma base de dados histórica em que os clientes já conhecidos são previamente classificados como bons ou maus pagadores.
( ) Porcentagem de clientes classificados corretamente.
( ) Classificar potenciais novos clientes como bons ou maus pagadores.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - II - III.
B III - I - II.
C III - II - I.
D II - I - III.
Os sistemas de Machine Learning, em português conhecidos como sistema de aprendizagem automática ou sistemas de aprendizado de máquina,
podem ajudar a descobrir padrões, realizar determinadas tarefas através da generalização de casos e na utilização de dados. Os algoritmos de
aprendizado de máquina têm um modo de aprendizado que são apresentados exemplos do que é desejado como entrada e saída, de modo que o objetivo é
aprender uma regra que mapeia a entrada na saída. Com base nesse modo, assinale a alternativa CORRETA:
A Aprendizado não supervisionado.
B Aprendizado por reforço.
C Aprendizado supervisionado.
D Aprendizado por sistemas.
Os sistemas de aprendizado de máquina apresentam características peculiares que possibilitam uma classificação não exclusiva desses sistemas em
função da linguagem de descrição, do modo de aprendizado, do paradigma de aprendizado, das formas e da tarefa de aprendizado. Com base nas formas
de aprendizado, assinale a alternativa CORRETA:
A Classificação e regressão.
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C ass cação e eg essão.
B Simbólico e estatístico.
C Incremental e não incremental.
D Supervisionado e não supervisionado.
Leia o texto a seguir: a base de dados utilizada foi retirada da plataforma Kaggle e os dados foram processados pelo software Orange com quatro
algoritmos: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM) e Naive Bayes (NB). A divisão dos dados em treino e
teste considerou 80% dos dados para treinamento e 20% para test. Com base no fluxo de implementação de um algoritmo de Machine Learning,
classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A etapa de Tuning tem como objetivo obter os melhores parâmetros, para que os algoritmos obtenham o melhor desempenho possível.
( ) Na divisão de treino/teste, os dados de treino são utilizados para ensinar o algoritmo. 
( ) Na divisão de treino/teste, os dados de teste são utilizados para ensinar o algoritmo. 
( ) Na divisão de treino/teste, os dados de treino são utilizados para avaliar se o algoritmo aprendeu. 
( ) Na divisão de treino/teste, os dados de teste são utilizados para avaliar se o algoritmo aprendeu. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - V - F - F - V.
B F - V - F - V - F.
C V - F - V - F - F.
D V - F - F - F - V.
A aplicação de algoritmos de Machine Learning tem como objetivo principal a extração de conhecimentos a partir dos dados, na qual, entre suas
técnicas, destaca-se a classificação. Sobre a classificação de spams, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O campo message é a entrada (input).
( ) O campo message é a saída (output).
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( ) O campo Prediction é a entrada (input).
( ) O campo Prediction é a saída (input).
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - V.
B F - F - F - F.
C V - V - V - V.
D V - F - F - V.
Machine Learning, compreendido como o aprendizado de máquina a partir dos dados previamente conhecidos, é definido como um campo
preocupado com a questão de como construir programas de computador que melhorem automaticamente a experiência do usuário. Também pode ser
dividido em: Tarefa (T), Medida de Desempenho (P) e Experiência de Treinamento (E). Considerando uma tarefa de aprendizado de máquina, que seja
um chatbot, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A tarefa (T) é a medida de desempenho é a porcentagem de mensagens de bots corretamente classificadas.
( ) A tarefa (T) é categorizar as mensagens enviadas por bots e por humanos.
( ) A experiência (E) é o histórico de várias mensagens anteriores corretamente identificadas.
( ) A medida (P) a medida de desempenho é a porcentagem de mensagens de bots corretamente classificadas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - F - F.
B V - F - V - F.
C F - V - V - V.
D F - F - V - V.
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O Fluxo de implementação de um algoritmo de Machine Learning são uma sequência de passos que objetivam ensinar o algoritmo, a partir de um
conjunto de dados, a realizar a ação, mas, principalmente, garantir que o algoritmo aprendeu. Sobre o fluxo de implementação de um algoritmo de
Machine Learning, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A etapa de análise de dados é a primeira do processo de Machine learning e pode ser simples, do ponto de vista de se conectar a um Dataset CSV ou
a um banco de dados relacional.
( ) A coleta de dados é a etapa em que se deve tratá-los, de forma correta, antes de seu uso ou armazenamento. Pode ser utilizada em conjunto com a
análise exploratória de dados, quando se realiza um estudo das características dos dados, geralmente por meio de gráficos
( ) A etapa de escolha do modelo é o momento de selecionar os algoritmos que serão avaliados e futuramente aplicados em sua aplicação de Machine
learning.
( ) A avaliação é responsável por utilizar o conjunto de testes e verificar a capacidade de generalização do algoritmo, ou seja, verificar se o algoritmo
aprendeu com os dadosde treino.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F - F.
B V - F - V - F.
C F - V - F - V.
D F - F - V - V.
Os sistemas de aprendizado de máquina apresentam características peculiares que possibilitam uma classificação não exclusiva desses sistemas em
função da linguagem de descrição, do modo de aprendizado, do paradigma de aprendizado, das formas e da tarefa de aprendizado. Com base nas
características e seus tipos, associe os itens, utilizando o código a seguir: 
I- Modos de aprendizado. 
II- Paradigmas de aprendizado. 
III- Formas de aprendizado.
IV- Tarefas de aprendizado.
( ) Supervisionado, Não Supervisionado, Por Esforço.
( ) Incremental e Não Incremental.
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( ) Simbólico, Estatístico, Conexionista e Genético.
( ) Classificação, Regressão, Agrupamento e Associação.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - III - II - IV.
B I - II - III - IV.
C I - IV - III - II.
D IV - III - II - I.
A arquitetura é organizada em cinco camadas: Fontes de dados, ETL +, Corpus, OLAP e Consumidor / Solicitante. Podemos perceber que o
framework suporta interações e iterações porque os aplicativos (na camada Consumidor / Solicitante) não apenas consomem cubos de dados, mas podem
solicitar dados que se adaptem melhor às suas necessidades. As fontes de dados são dinâmicas, pois são notícias coletadas de sites. Inicialmente,
fornecemos um corpus de textos em inglês. Como parte do ETL +, o rastreador extrai dados de jornais digitais para obter o corpus on-line. Com base na
imagem e associando com as etapas de aprendizado de um algoritmo de Machine Learning, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as
falsas:
( ) O Crawler faz a etapa de coleta de dados.
( ) O Crawler faz a etapa de preparação dos dados.
( ) A etapa de Limpeza e integração de dados coleta de dados.
( ) A etapa de Limpeza e integração de dados é a preparação dos dados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - V.
B F - V - V - V.
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C V - F - V - F.
D V - F - F - V.