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O problema do início frio é um desafio comum em sistemas de recomendação, especialmente quando novos usuários ou novos itens são introduzidos no sistema. Analise as afirmativas a seguir e classifique-as como Verdadeiras (V) ou Falsas (F):
( ) O problema do início frio ocorre quando um sistema de recomendação não possui informações suficientes sobre novos usuários ou novos itens para fazer recomendações precisas.
( ) Uma abordagem para mitigar o problema do início frio é utilizar um algoritmo de filtragem colaborativa exclusivamente, pois ele depende apenas das interações dos usuários com os itens.
( ) Incorporar dados demográficos e de perfil dos usuários pode ajudar a reduzir o impacto do problema do início frio.
( ) O problema do início frio pode ser resolvido solicitando que os novos usuários preencham um questionário sobre suas preferências logo após se cadastrarem na plataforma.
Assinale a alternativa que traz a sequência correta de V e F.
$F-F-V-F$.
$V-V-F-V$.
$V-F-V-F$.
$\mathrm{V}-\mathrm{F}-\mathrm{V}-\mathrm{V}$.
$\mathrm{F}-\mathrm{F}-\mathrm{V}-\mathrm{V}$.
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Vamos analisar cada uma das afirmativas sobre o problema do início frio em sistemas de recomendação: ( ) O problema do início frio ocorre quando um sistema de recomendação não possui informações suficientes sobre novos usuários ou novos itens para fazer recomendações precisas. É verdadeira (V). Essa é a definição do problema do início frio, que se refere à falta de dados sobre novos usuários ou itens. ( ) Uma abordagem para mitigar o problema do início frio é utilizar um algoritmo de filtragem colaborativa exclusivamente, pois ele depende apenas das interações dos usuários com os itens. É falsa (F). A filtragem colaborativa depende de dados de interações anteriores, portanto, não é eficaz para novos usuários ou itens que não têm interações registradas. ( ) Incorporar dados demográficos e de perfil dos usuários pode ajudar a reduzir o impacto do problema do início frio. É verdadeira (V). Usar informações demográficas e de perfil pode fornecer contexto e ajudar a fazer recomendações mais precisas, mesmo na ausência de interações anteriores. ( ) O problema do início frio pode ser resolvido solicitando que os novos usuários preencham um questionário sobre suas preferências logo após se cadastrarem na plataforma. É verdadeira (V). Essa abordagem pode ajudar a coletar informações relevantes sobre as preferências dos novos usuários, permitindo que o sistema faça recomendações mais informadas. Portanto, a sequência correta é: V - F - V - V. A alternativa que corresponde a essa sequência é: V - F - V - V.

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Machine Learning (ML) é um campo da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam e melhorem automaticamente a partir da experiência, sem serem explicitamente programados. Os algoritmos de ML usam dados de treinamento para construir modelos que podem fazer previsões ou tomar decisões sem intervenção humana.

Analise as assertivas a seguir e classifique-as como Verdadeiras (V) ou Falsas (F):
I. ( ) O aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados para treinar modelos de Machine Learning.
II. ( ) O aprendizado não supervisionado requer que os dados de treinamento sejam rotulados.
III. ( ) O aprendizado por reforço envolve um agente que aprende a tomar decisões através de interações com o ambiente.
Assinale a alternativa que traz a sequência correta de V e F.
$F-F-V$.
$\mathrm{V}-\mathrm{F}-\mathrm{V}$.
$\mathrm{V}-\mathrm{F}-\mathrm{F}$.
$\mathrm{F}-\mathrm{V}-\mathrm{F}$.
$\mathrm{V}-\mathrm{V}-\mathrm{F}$.

Clusterização é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa um conjunto de objetos de tal forma que os objetos no mesmo grupo (ou cluster) são mais semelhantes entre si do que aos objetos de outros grupos. Existem várias técnicas de clusterização, cada uma com suas características e aplicações específicas.

Assinale a alternativa correta sobre as técnicas de clusterização:
O DBSCAN é uma técnica baseada em densidade que identifica clusters de qualquer forma, separando o ruído.
O K-means é uma técnica de clusterização que cria uma árvore de clusters, permitindo a visualização das relações entre os dados em diferentes níveis de granularidade.
O K-means é uma técnica baseada em densidade que identifica clusters de qualquer forma, aumentando o ruído.
O K-means é uma técnica baseada em densidade que identifica clusters de qualquer forma, separando o ruído.
A clusterização hierárquica é um método iterativo que particiona os dados em k clusters, minimizando a variância dentro de cada cluster.

O algoritmo K-means (K-médias) é uma técnica de clusterização amplamente utilizada em aprendizado não supervisionado. Seu objetivo é particionar um conjunto de n observações em k clusters, em que cada observação pertence ao cluster com o centroide mais próximo. O algoritmo segue um processo iterativo que envolve os seguintes passos principais: inicialização, atribuição, atualização e repetição.

Analise as assertivas sobre o algoritmo K-means a seguir:
I. O K-means pode ser sensível à escolha dos centroides iniciais, o que pode afetar o resultado final da clusterização.
II. O K-means é adequado para identificar clusters de qualquer forma e tamanho, independentemente da distribuição dos dados.
III. O passo de atualização no K-means envolve recalcular os centroides como a média das observações atribuídas a cada cluster.
IV. O K-means sempre garante encontrar a solução globalmente ótima para a clusterização dos dados.
Estão corretas:
Apenas I e III estão corretas.
Apenas I, III e IV estão corretas.
Apenas I, II e III estão corretas.
Apenas II e IV estão corretas.
Todas as afirmativas estão corretas.

Os sistemas de recomendação enfrentam diversos desafios e limitações que podem impactar sua eficácia e aceitação pelos usuários. Entre esses desafios estão o problema do início frio, viés, diversidade, escalabilidade e privacidade.

Nesse contexto, análise as afirmativas que seguem:
I. Para mitigar o problema do início frio, uma abordagem híbrida que combine filtragem colaborativa e baseada em conteúdo pode ser eficaz.
II. Para reduzir o viés nas recomendações, é importante incorporar técnicas de normalização e balanceamento dos dados de entrada.
III. Para aumentar a diversidade nas recomendações, pode-se utilizar um algoritmo que maximize a variedade de itens recomendados, evitando a concentração em produtos populares.
IV. Para garantir a privacidade dos usuários, a aplicação de técnicas de anonimização e criptografia de dados é essencial.
Estão corretas:
Apenas I e II estão corretas.
Todas as afirmativas estão corretas.
Apenas II, III e IV estão corretas.
Apenas I, III e IV estão corretas.
Apenas I, II e III estão corretas.

Associe cada número a sua respectiva letra:
I. Agente.
II. Ação.
III. Recompensa.
IV. Política.
V. Episódio.
A. É responsável pela interação com o ambiente.
B. Trata-se do comportamento, situações e ações do agente; são atividades que ele é capaz de executar.
C. São as estratégias que o agente deve percorrer para ser conduzido à melhor solução.
D. É o conjunto das ações que só termina quando se alcança um determinado objetivo.
E. É a retribuição, que pode ser tanto negativa quanto positiva.
Assinale a alternativa que apresenta a associação correta entre as duas listas:
I-D; II-C; III-B; IV-E; V-A.
I-E; II-B; III-D; IV-A; V-C.
I-B; II-C; III-D; IV-A; V-E.
I-A; II-B; III-E; IV-C; V-D.
I-A; II-D; III-C; IV-B; V-E.

O DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) é um algoritmo de clusterização baseado em densidade que identifica clusters de qualquer forma, separando o ruído. É particularmente útil para dados que possuem clusters de formas arbitrárias e tamanhos variados. Ele utiliza dois parâmetros principais: epsilon ( $\varepsilon$ ) e MinPts.

Nesse contexto, associe cada número a sua respectiva letra:
I. Epsilon ( $\varepsilon$ ).
II. MinPts.
III. Pontos centrais.
IV. Pontos de borda.
V. Pontos de ruído.
A. Define o raio de vizinhança ao redor de um ponto.
B. Define o número mínimo de pontos necessários para formar um cluster.
C. Têm pelo menos MinPts pontos em sua vizinhança $\varepsilon$.
D. Estão dentro da vizinhança $\varepsilon$ de um ponto central, mas têm menos de MinPts pontos em sua própria vizinhança.
E. Não pertencem a nenhum cluster.
Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as listas.
I-A; II-C; III-B; IV-E; V-D.
I-D; II-B; III-A; IV-E; IV-C.
I-C; II-D; III-E; IV-A; V-B.
I-A; II-B; III-C; IV-D; V-E.
I-B; II-C; III-A; IV-D; V-E.

O aprendizado de máquina é uma subárea da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprenderem a partir de dados. Esses algoritmos podem ser divididos em três categorias principais: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

Assinale a alternativa que descreve o aprendizado não supervisionado.
O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo tenta identificar padrões e estruturas nos dados sem rótulos.
O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina que combina dados rotulados e não rotulados para melhorar a precisão do modelo.
No aprendizado não supervisionado, o algoritmo desenvolve a capacidade de prever resultados futuros com base em dados históricos rotulados.
No aprendizado não supervisionado, o algoritmo aprende a tomar decisões através de interações com o ambiente, recebendo recompensas ou penalidades com base nas ações realizadas.
O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados e as respostas corretas são fornecidas.

Considere um serviço de streaming de filmes que deseja melhorar a precisão das recomendações para seus usuários. Atualmente, o sistema de recomendação utiliza apenas as avaliações explícitas (como estrelas ou notas) fornecidas pelos usuários. No entanto, muitos usuários não fornecem avaliações explícitas para todos os filmes a que assistem.

Dado o cenário apresentado, qual seria a abordagem mais adequada para melhorar a precisão das recomendações?
Aumentar a quantidade de avaliações explícitas solicitando aos usuários que avaliem mais filmes após assisti-los.
Diminuir a quantidade de avaliações explícitas solicitando aos usuários que avaliem mais filmes após assisti-los.
Incorporar dados implícitos, como histórico de visualização, tempo de reprodução e interações com o conteúdo, para complementar as avaliações explícitas.
Implementar um sistema de filtragem colaborativa baseada em itens que recomenda filmes semelhantes aos que o usuário já assistiu e avaliou.
Utilizar um algoritmo de filtragem baseado em conteúdo que recomende filmes de acordo com as características dos filmes a que o usuário já assistiu e avaliou.

A redução de dimensionalidade é uma técnica utilizada em aprendizado de máquina e análise de dados para reduzir o número de variáveis (ou dimensões) em um conjunto de dados, mantendo o máximo de informação relevante possível. As técnicas mais comuns de redução de dimensionalidade incluem Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise de Discriminante Linear (LDA).

Analise as afirmativas a seguir e as classifique como Verdadeiras (V) ou Falsas (F):
( ) A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica de redução de dimensionalidade que transforma as variáveis originais em um novo conjunto de variáveis não correlacionadas chamadas de componentes principais.
( ) A Análise de Discriminante Linear (LDA) é utilizada principalmente para aumentar a dimensionalidade dos dados, criando novas variáveis que maximizam a separação entre as classes.
( ) A redução de dimensionalidade pode ajudar a melhorar o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina, reduzindo o risco de overfitting.
( ) A redução de dimensionalidade é importante porque conjuntos de dados de alta dimensionalidade podem ser difíceis de visualizar, processar e analisar.
Assinale a alternativa que traz a sequência correta de V e F.
$V-V-F-V$.
$V-V-F-F$.
$F-F-V-V$.
$V-F-F-V$.

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