Avaliação I - Machine Learning I

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14/09/21, 20:48 AVA
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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 Incremental e não incremental.
B Supervisionado e não supervisionado.
C Classificação e regressão.
D Simbólico e estatístico.
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 - F - V - V.
B V - F - V - F.
C F - V - F - F.
D F - 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). Com base no
diagnóstico de gravidez de risco, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Tarefa T.
II- Medida de Desempenho P.
III- Experiência de Treinamento E. 
( ) Classificar novas gestantes com potenciais riscos na gravidez.
( ) Porcentagem de pacientes classificadas corretamente.
( ) Base de dados histórica contendo exemplos de gestantes com ou sem gravidez de risco.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
Sobre a associação dos itens acima, selecione a alternativa CORRETA com a associação entre os itens.
A III - I - II.
B I - II - III.
C II - I - III.
D III - II - I.
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:
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( ) O campo message é a entrada (input).
( ) O campo message é a saída (output).
( ) O campo Prediction é a entrada (input).
( ) O campo Prediction é a saída (input).
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - V - V - V.
B V - F - F - V.
C V - F - V - V.
D F - F - F - F.
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- V.
B V - F - F - F.
C F - V - F - F.
D V - V - V - V.
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 - F - F - V.
D V - F - V - F - F.
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. 
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II- Medida de Desempenho P.
III- Experiência de Treinamento E. 
( ) 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 III - II - I.
B III - I - II.
C II - I - III.
D I - II - III.
Dentre os conceitos que envolvem as características de Machine Learning, os paradigmas de aprendizado de máquina podem
ser simbólicos, estatísticos, conexionistas, baseado em exemplos ou genético. Com base no exposto, associe os itens, utilizando o
código a seguir:
I- Simbólico.
II- Estatístico.
III- Baseado em exemplos.
IV- Conexionista.
V- Genético.
( ) Baseado em exemplos: uma forma de classificar um exemplo é lembrar de outro similar, cuja classe é conhecida, e assumir que
o novo exemplo tem a mesma classe. Essa filosofia demonstra os sistemas baseados em exemplos, que os classificam como nunca
vistos por meio de exemplos similares conhecidos. Esse tipo de sistema de aprendizado é denominado lazy (preguiçoso) e necessita
manter os exemplos na memória para classificar novos exemplos, em oposição aos sistemas eager (gulosos), que utilizam os
exemplos para induzir o modelo, descartando-os logo após. 
( ) Conexionista: de modo geral, essa abordagem trata das redes neurais, que são construções matemáticas simplificadas, inspiradas
no modelo biológico do sistema nervoso. A representação de uma rede neural envolve unidades altamente interconectadas e, por
isso, o nome conexionismo é utilizado para descrever a área de estudo. 
( ) Genético: paradigma de aprendizado derivado do modelo evolucionário proposto por David Goldberg, em 1989, no livro
"Algoritmos genéticos em pesquisa, otimização e Machine learning". Um classificador genético consiste de uma população de
elementos de classificação que competem para fazer a predição
( ) Buscam aprender construindo representações simbólicas de um conceito, pormeio da análise de exemplos e contraexemplos
dele. As representações simbólicas estão tipicamente na forma de alguma expressão lógica, árvore de decisão, regras ou rede
semântica. 
( ) Pesquisadores em estatística têm criado diversos métodos de classificação, muitos deles semelhantes aos métodos
posteriormente desenvolvidos pela comunidade de aprendizado de máquina. A ideia geral consiste em modelos estatísticos para
encontrar uma boa aproximação do conceito induzido. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A III - IV - V - I - II.
B V - IV - III - I - II.
C I - III - I - V - IV.
D I - II - III - IV - V.
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 por sistemas.
B Aprendizado não supervisionado.
C Aprendizado supervisionado.
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D Aprendizado por reforço.
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 dados de treino.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - V - V.
B V - F - V - F.
C F - V - F - V.
D V - F - F - F.
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