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Colégio Objetivo

Dado um conjunto de dados cujas características são: Peso, Idade, Altura, e Densidade Óssea. Além do agrupamento da idade em grupos ou estratos, bem como sua codificação, que outra tarefa de pré-processamento deve ser feita a fim de otimizar o uso do PCA para redução da dimensionalidade?

Rescaling dos dados.
Multiplicar a matriz por uma constante k.
Remover os dados faltantes.
Rotacionar o conjunto de dados.
Binarização do conjunto por completo.

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há 3 anos

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há 3 anos

4 pág.

AV Estácio - Mineração de Dados

ESTÁCIO

Respostas

ano passado

Para otimizar o uso do PCA (Análise de Componentes Principais) para redução da dimensionalidade, a tarefa de pré-processamento mais importante a ser realizada é o rescaling dos dados. Isso é necessário porque o PCA é sensível à escala das variáveis. Portanto, é fundamental normalizar ou padronizar os dados para que todas as características contribuam igualmente para a análise. As outras opções, como multiplicar a matriz por uma constante, remover dados faltantes, rotacionar o conjunto de dados ou binarização, não são adequadas para otimizar o PCA da mesma forma que o rescaling.

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há 3 anos

A tarefa de pré-processamento que deve ser feita para otimizar o uso do PCA (Principal Component Analysis) para redução da dimensionalidade é o rescaling dos dados. O rescaling é importante para garantir que todas as características tenham a mesma escala, evitando que uma característica com valores maiores tenha um peso maior na análise. Isso é feito através da normalização ou padronização dos dados.

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definição conhecida. Assinale a opção que identifica essa técnica:

Regressão
Classificação
Associação
Clustering
Prediction

O aprendizado de máquina comporta vários métodos de aprendizagem de acordo com o sinal. Identifique a opção que exemplifica esses métodos:

Método de aprendizado estruturado e não estruturado
Método de aprendizado inteligente e não inteligente
Método de aprendizado por associação e memorização
Método de aprendizado supervisionado e não supervisionado
Método de aprendizado por classificação e regressão

Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o aprendizado de máquina, que se constitui em uma técnica:

Que visa sua distribuição e replicação em um cluster de servidores, visando aprimorar a disponibilidade de dados.
Para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a princípio ocultos, importantes à aplicação.
De transmissão e recepção de dados, permitindo a comunicação entre servidores, em tempo real.
De compactação de dados, normalmente bastante eficiente, permitindo grande desempenho no armazenamento de dados.
Para se realizar a criptografia inteligente de dados, objetivando a proteção da informação.

Sobre os modelos analíticos de aprendizado de máquina, considere que um big data é alimentado com dados de um site de comércio eletrônico que armazena informações sobre navegação de usuários, produtos comprados e preferências. Sendo assim os dados coletados de redes sociais podem ser correlacionados e expostos pelo modelo de aprendizado de máquina:

Montessoriano
Tradicional
Descritivo
Preditivo
Estatístico

A floresta aleatória é um dos modelos mais famosos da classe dos modelos incorporados. Qual seria o seu tipo de incorporação?

Stacking e Voting.
Voting somente.
Bagging e Voting.
Stacking somente.
Bagging somente.

Qual o hiperparâmetro que podemos regularizar a fim de não deixar que a árvore de decisão aprenda padrões viciados e não tão relevantes?

Número de Raízes.
Métrica de Avaliação do Modelo.
Função de decisão.
Profundidade Máxima.
Peso dos nós da árvore.

Leonardo é chamado pelo Instituto de Matemática e Estatística Aplicada de sua universidade para auxiliar o departamento com uma pesquisa que está sendo feita em parceria com uma empresa de óleo e gás. A equipe de estatísticos é muito competente, porém não está muito familiarizada com o uso de computadores em suas pesquisas tradicionais, e visto que os dados desse estudo ultrapassaram o poder de processamento humano, devido às suas proporções, tiveram que pedir ajuda ao Departamento de Informática. Leonardo foi apresentado ao conjunto de dados cedido pela empresa de óleo e gás. O conjunto de dados tinha mais de 5.000.000.000 de registros e, como a coleta dos dados pelos sensores da empresa é muito cautelosa, a quantidade de características é d

Tendo isso em mente, qual algoritmo melhor se encaixaria no problema de redução de dimensionalidade de Leonardo?

Rede Neural Convolucional.
PCA Linear.
LLE.
Árvore de Decisão.
SVM Não Linear.

Qual a função dos vetores de suporte no SVM?

Servem para a tomada de decisão.
Minimizar a distância entre a função de decisão e as amostras.
Maximizar a distância intra cluster e minimizar a distância inter cluster.
Maximizar a métrica de avaliação do modelo.
Definir margens de classificação para o cálculo do vetor de decisão.

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definição conhecida. Assinale a opção que identifica essa técnica:RegressãoClassificaçãoAssociaçãoClusteringPrediction

A floresta aleatória é um dos modelos mais famosos da classe dos modelos incorporados. Qual seria o seu tipo de incorporação?Stacking e Voting.Voting somente.Bagging e Voting.Stacking somente.Bagging somente.

Qual o hiperparâmetro que podemos regularizar a fim de não deixar que a árvore de decisão aprenda padrões viciados e não tão relevantes?Número de Raízes.Métrica de Avaliação do Modelo.Função de decisão.Profundidade Máxima.Peso dos nós da árvore.

Tendo isso em mente, qual algoritmo melhor se encaixaria no problema de redução de dimensionalidade de Leonardo?Rede Neural Convolucional.PCA Linear.LLE.Árvore de Decisão.SVM Não Linear.

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Regressão
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Associação
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A floresta aleatória é um dos modelos mais famosos da classe dos modelos incorporados. Qual seria o seu tipo de incorporação?

Stacking e Voting.
Voting somente.
Bagging e Voting.
Stacking somente.
Bagging somente.

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Número de Raízes.
Métrica de Avaliação do Modelo.
Função de decisão.
Profundidade Máxima.
Peso dos nós da árvore.

Tendo isso em mente, qual algoritmo melhor se encaixaria no problema de redução de dimensionalidade de Leonardo?

Rede Neural Convolucional.
PCA Linear.
LLE.
Árvore de Decisão.
SVM Não Linear.