Grátis: O que é clustering em aprendizado não supervisionado? a) O processo de classificar dados em grupos ou categorias com base em semelhanças. b) A técn... – Questões Respondidas

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O que é clustering em aprendizado não supervisionado?
a) O processo de classificar dados em grupos ou categorias com base em semelhanças.
b) A técnica de prever o valor de uma variável com base em outras variáveis.
c) O processo de dividir os dados em dois grupos: treinamento e teste.
d) A utilização de uma rede neural para identificar padrões nos dados.
e) A técnica de reduzir a dimensionalidade dos dados.

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Ed

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Clustering, ou agrupamento, é uma técnica de aprendizado não supervisionado que visa organizar um conjunto de dados em grupos ou categorias, onde os dados dentro de cada grupo são mais semelhantes entre si do que em relação aos dados de outros grupos. Analisando as alternativas: a) O processo de classificar dados em grupos ou categorias com base em semelhanças. - Esta definição está correta e descreve exatamente o que é clustering. b) A técnica de prever o valor de uma variável com base em outras variáveis. - Isso se refere a aprendizado supervisionado, não clustering. c) O processo de dividir os dados em dois grupos: treinamento e teste. - Isso é uma técnica de validação de modelos, não clustering. d) A utilização de uma rede neural para identificar padrões nos dados. - Isso se refere a uma técnica específica de aprendizado de máquina, mas não é a definição de clustering. e) A técnica de reduzir a dimensionalidade dos dados. - Isso se refere a técnicas como PCA (Análise de Componentes Principais), não clustering. Portanto, a alternativa correta é: a) O processo de classificar dados em grupos ou categorias com base em semelhanças.

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Esta prova foca nos fundamentos dos algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos supervisionados e não supervisionados. As questões cobrem desde a construção de modelos preditivos até a escolha das melhores métricas de avaliação e o uso de técnicas para otimização e regularização.
O que caracteriza um modelo de aprendizado supervisionado?
a) O modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, com exemplos de entrada e saída conhecidas.
b) O modelo é treinado sem dados rotulados, descobrindo padrões e estruturas no conjunto de dados.
c) O modelo não utiliza dados de entrada, apenas a resposta esperada.
d) O modelo pode ser usado para prever variáveis não contínuas, como em clustering.
e) O modelo apenas classifica os dados em duas categorias.

Qual é a principal vantagem de usar o Support Vector Machine (SVM) para problemas de classificação?
a) O SVM sempre gera resultados mais rápidos do que outros algoritmos de classificação.
b) O SVM é altamente eficaz em problemas com uma grande quantidade de atributos ou variáveis.
c) O SVM só pode ser usado para classificação binária, não podendo lidar com múltiplas classes.
d) O SVM não é adequado para problemas com dados não lineares.
e) O SVM não necessita de dados rotulados para treinamento.

Em um modelo de aprendizado de máquina, o que é underfitting?
a) Quando o modelo é excessivamente complexo e se ajusta bem aos dados de treinamento, mas tem um desempenho fraco nos dados de teste.
b) Quando o modelo é incapaz de aprender a partir dos dados de treinamento e apresenta baixo desempenho tanto nos dados de treinamento quanto de teste.
c) Quando o modelo apresenta um bom desempenho tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste.
d) Quando o modelo tem desempenho ruim nos dados de treinamento, mas bom desempenho nos dados de teste.
e) Quando o modelo é simples demais e não captura padrões suficientes nos dados.

Qual é o papel da regularização L1 (Lasso)?
a) Aumentar o número de coeficientes no modelo.
b) Penalizar os coeficientes de forma quadrática.
c) Eliminar variáveis menos importantes, tornando o modelo mais esparso.
d) Melhorar o ajuste do modelo a dados muito grandes.
e) Ajustar os parâmetros do modelo para evitar overfitting sem modificar os coeficientes.

O que significa Bagging no contexto de aprendizado de máquina?
a) O processo de ajustar um modelo com mais dados do que o necessário.
b) A técnica que combina múltiplos modelos para reduzir a variabilidade e melhorar a precisão.
c) O uso de uma única árvore de decisão para todas as previsões.
d) A técnica de reduzir a complexidade do modelo para evitar overfitting.
e) A escolha de um único modelo e a aplicação de parâmetros de regularização.

Qual é a diferença entre uma regressão logística e uma regressão linear?
a) A regressão logística é usada para prever valores contínuos, enquanto a regressão linear é usada para classificação.
b) A regressão logística usa uma função sigmoide para prever probabilidades, enquanto a regressão linear prediz um valor contínuo.
c) A regressão linear é mais precisa do que a regressão logística em todos os tipos de dados.
d) A regressão logística é adequada apenas para séries temporais, enquanto a regressão linear é mais geral.
e) Não existe diferença entre os dois métodos.

Quando o modelo é treinado utilizando boosting, o que ele busca fazer?
a) Combinar múltiplos modelos fracos de forma que cada novo modelo compense os erros do anterior.
b) Usar uma única árvore de decisão para aumentar a acurácia do modelo.
c) Ajustar os hiperparâmetros do modelo para melhorar sua performance.
d) Utilizar dados adicionais para melhorar a acurácia do modelo.
e) Prever uma única variável de saída.

Qual das métricas a seguir é comumente utilizada para problemas de classificação binária?
a) Acurácia.
b) R² (Coeficiente de Determinação).
c) Mean Squared Error (MSE).
d) F1-Score.
e) Média ponderada.

O que é uma matriz de confusão?
a) Uma tabela que descreve a performance de um algoritmo de classificação comparando as previsões do modelo com as classes reais.
b) Um gráfico de barras que mostra a distribuição de classes no modelo.
c) Um gráfico que mostra a relação entre variáveis contínuas no modelo.
d) Uma técnica usada para ajustar hiperparâmetros.
e) Uma ferramenta para calcular a perda do modelo.