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Esta prova foca em técnicas avançadas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, incluindo algoritmos de classificação, redes neurais, validação de modelos, e regularização.
O algoritmo Support Vector Machine (SVM) é ideal para problemas em que:
a) As classes são bem separadas linearmente.
b) O número de dados é muito grande e é necessário um tempo de treinamento rápido.
c) Não existem rótulos para os dados.
d) As classes possuem uma separação não linear que pode ser modelada com um kernel.
e) A tarefa principal é regressão linear.

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Respostas

Ed

há 9 meses

Para responder à pergunta sobre o algoritmo Support Vector Machine (SVM), é importante entender suas características e quando ele é mais eficaz. Analisando as opções: a) As classes são bem separadas linearmente. - Esta é uma situação em que o SVM pode funcionar bem, mas não é a única aplicação do algoritmo. b) O número de dados é muito grande e é necessário um tempo de treinamento rápido. - O SVM pode ser computacionalmente intensivo, especialmente com grandes conjuntos de dados, então essa opção não é a mais adequada. c) Não existem rótulos para os dados. - O SVM é um algoritmo de aprendizado supervisionado, portanto, precisa de rótulos para funcionar. d) As classes possuem uma separação não linear que pode ser modelada com um kernel. - Esta é uma das principais forças do SVM, pois ele pode usar funções kernel para lidar com separações não lineares. e) A tarefa principal é regressão linear. - O SVM é mais conhecido por classificação, embora exista uma versão para regressão (SVR), mas não é o foco principal. A opção que melhor descreve quando o SVM é ideal é: d) As classes possuem uma separação não linear que pode ser modelada com um kernel.

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O que é o Overfitting em aprendizado de máquina?
a) Quando o modelo não consegue aprender os padrões dos dados de treinamento.
b) Quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalizar para novos dados.
c) Quando o modelo tem uma baixa precisão em dados de treinamento e de teste.
d) Quando o modelo é muito simples e não consegue capturar os padrões.
e) Quando o modelo falha na previsão dos dados de treino devido ao uso de um kernel inadequado.

Qual o principal benefício do Gradient Boosting?
a) Ele melhora a performance do modelo criando múltiplos modelos de forma independente.
b) Ele cria um único modelo altamente complexo e ajustado.
c) Ele aumenta a performance de um modelo corrigindo os erros dos modelos anteriores de forma sequencial.
d) Ele simplifica o modelo ao utilizar apenas os melhores atributos.
e) Ele aumenta a dimensionalidade dos dados para melhorar a performance.

Qual a principal característica do algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN)?
a) KNN é um algoritmo de aprendizado supervisionado que classifica novos pontos de dados com base em sua proximidade aos pontos de dados de treinamento.
b) KNN é um algoritmo de aprendizado não supervisionado utilizado para agrupamento de dados.
c) KNN é um algoritmo que realiza regressão linear para prever valores contínuos.
d) KNN não requer dados rotulados para funcionar corretamente.
e) KNN é uma técnica de redução de dimensionalidade.

Qual é a técnica utilizada para evitar que um modelo de aprendizado de máquina sofra Overfitting?
a) Utilizar dados sintéticos durante o treinamento.
b) Aumentar o número de variáveis no modelo.
c) Aplicar técnicas de regularização, como L2 (Ridge) ou L1 (Lasso).
d) Treinar o modelo com dados de teste para aumentar sua precisão.
e) Utilizar um único modelo para análise e não um ensemble de modelos.

Quando se utiliza o algoritmo Random Forest, qual é a principal vantagem sobre outros algoritmos como Decision Trees?
a) O Random Forest é mais rápido para treinamento em grandes volumes de dados.
b) O Random Forest é mais simples e fácil de interpretar do que uma árvore de decisão única.
c) O Random Forest reduz o risco de overfitting ao combinar múltiplas árvores de decisão.
d) O Random Forest é mais adequado para problemas de regressão contínua.
e) O Random Forest não precisa de pré-processamento dos dados.

O que caracteriza a técnica de Principal Component Analysis (PCA)?
a) PCA é usada para reduzir a dimensionalidade dos dados ao transformar as variáveis originais em um novo conjunto de variáveis ortogonais, chamadas de componentes principais.
b) PCA é uma técnica de classificação utilizada para prever rótulos de classes.
c) PCA é usada para reduzir a quantidade de outliers em um conjunto de dados.
d) PCA é uma técnica de regularização para evitar overfitting.
e) PCA seleciona variáveis que têm maior impacto nas previsões do modelo.

Qual a principal diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado?
a) No aprendizado supervisionado, os dados de entrada não são rotulados, enquanto no aprendizado não supervisionado, os dados de entrada são rotulados.
b) No aprendizado supervisionado, o modelo aprende com rótulos de saída, enquanto no aprendizado não supervisionado, o modelo tenta encontrar padrões ou grupos nos dados sem rótulos.
c) No aprendizado supervisionado, o modelo não é treinado em nenhum dado, ao contrário do aprendizado não supervisionado, que utiliza dados rotulados.
d) No aprendizado supervisionado, o modelo usa apenas dados contínuos, enquanto no aprendizado não supervisionado utiliza apenas dados discretos.
e) No aprendizado supervisionado, os dados de entrada e saída são usados simultaneamente, enquanto no aprendizado não supervisionado, apenas dados de entrada são usados.

Em qual situação o algoritmo Naive Bayes funciona melhor?
a) Quando as variáveis independentes são fortemente correlacionadas.
b) Quando o número de classes é muito grande e não é possível determinar uma solução eficiente.
c) Quando as variáveis de entrada são independentes e seguem uma distribuição normal.
d) Quando o modelo precisa de múltiplas camadas ocultas para aprendizado profundo.
e) Quando o modelo requer otimização de gradiente para melhorar o desempenho.

O que é a técnica de Cross-Validation?
a) Uma técnica de ajuste de hiperparâmetros.
b) Uma técnica de validação de modelos que divide o conjunto de dados em várias partes para treinar e testar o modelo.
c) Uma técnica de pré-processamento de dados para reduzir o impacto de outliers.
d) Uma técnica de aumento de dados para melhorar a precisão do modelo.
e) Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo de regressão linear.