Grátis: Sobre o módulo venv na Linguagem Python é correto afirmar: a. É uma linguagem de programação para back-end. b. É uma linguagem de programação para ... – Questões Respondidas

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Sobre o módulo venv na Linguagem Python é correto afirmar:
a. É uma linguagem de programação para back-end.
b. É uma linguagem de programação para front-end.
c. É uma biblioteca de Machine Learning.
d. E o módulo usado para criar e gerenciar ambientes virtuais no Python, ele irá instalar a versão mais recente do Python.
e. Fornece várias funções e operações para a execução de apenas cálculos gráficos.

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há 6 meses

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Respostas

Ed

há 6 meses

Analisando as alternativas sobre o módulo `venv` na Linguagem Python: a) É uma linguagem de programação para back-end. - Incorreto, pois `venv` não é uma linguagem, mas um módulo. b) É uma linguagem de programação para front-end. - Incorreto, pelo mesmo motivo da alternativa anterior. c) É uma biblioteca de Machine Learning. - Incorreto, `venv` não é uma biblioteca de Machine Learning. d) É o módulo usado para criar e gerenciar ambientes virtuais no Python, ele irá instalar a versão mais recente do Python. - Correto, `venv` é realmente utilizado para criar e gerenciar ambientes virtuais, mas não instala a versão mais recente do Python, apenas cria um ambiente isolado. e) Fornece várias funções e operações para a execução de apenas cálculos gráficos. - Incorreto, `venv` não é relacionado a cálculos gráficos. A alternativa que mais se aproxima da definição correta, apesar de um pequeno erro sobre a instalação da versão do Python, é: d) É o módulo usado para criar e gerenciar ambientes virtuais no Python.

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Sobre Machine Learning e Deep Learning, respectivamente é correto afirmar: a. É uma tendência de rápido crescimento que coloca o poder de acesso, mistura e transformação de dados nas mãos dos usuários organizacionais e outros profissionais não-técnicos; São utilizadas para limpar, perfilar e auditar dados – garantem que os dados sejam confiáveis. b. Gerencia o armazenamento de grandes conjuntos de dados, também de forma distribuída. É projetada para jogar o processamento para o banco de dados, de modo a aprimorar a performance. c. Esse sistema é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados; É comumente usados em aplicações onde dados históricos podem prever eventos futuros prováveis. d. É a capacidade da máquina imitar algumas características humanas, como a percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução de idiomas; Esse sistema é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados. e. É capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados; Ela tem como base a utilização das redes neurais profundas.

Vários métodos estatísticos são utilizados para o Machine Learning alcançar o desempenho esperado.
Sobre o método clustering é correto afirmar:
a. É útil quando o custo associado à rotulação é muito baixo para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado.
b. É feito um mapeamento das apenas de variáveis de saída.
c. Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.
d. É útil quando o custo associado à rotulação é muito alto para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado.
e. Todas as alternativas estão corretas.

De acordo com o código Python abaixo, qual das bibliotecas deve ser importada? Por que? df = pd.DataFrame({'calorias':[200, 350, 550], 'gordura (%)':[0, 15, 35]}, index=['banana', 'macarrão', 'cachorro quente']) a. A biblioteca Dataframe, porque ela retorna um array serializado com índice. b. A biblioteca Pandas, porque ela retorna um array serializado com índice. c. A biblioteca scikit-learn, porque ela retorna um array alternado com índice. d. A biblioteca Numpy, porque ela retorna um array alternado com índice. e. A biblioteca Série, porque ela retorna um array serializado com índice.

Conhecer os diferentes termos que tangenciam o Machine Learning, se torna relevante para profissionais de todas as áreas. Sobre estes termos podemos afirmar que
(a) ACURÁCIA
(b) ÁRVORE DE DECISÃO
(c) COMPUTAÇÃO COGNITIVA
(d) NPL
( ) Descreve tecnologias baseadas nos princípios científicos.
( ) É definida como a proximidade de um resultado experimental com o seu valor de referência real.
( ) Esta técnica lida com dados não estruturados de texto, ela é capaz de caracterizar e explicar toda a diversidade das observações linguísticas que envolvem conversas, escrita e outras mídias.
( ) É um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que é utilizado para classificação e para regressão.

Marque a alternativa que apresenta uma vantagem de se utilizar a Linguagem Python a. Python é usado para criar interfaces gráficas de usuário (GUI). b. Python é usado no desenvolvimento da Web. c. Python é usado para “Scripting and Automation”. d. Todas as alternativas estão corretas. e. Multiplataforma.

Python é uma linguagem de programação com objetivos diversos, é administrada pela Python Software Foundation que detém a propriedade intelectual relacionada a ela, o Python é gratuito, e pode ser usado para fins comerciais.
Sobre Python é correto afirmar:
a. Estruturada, funcional, de forte tipagem e dinâmica.
b. De forte tipagem e dinâmica e estruturada.
c. Executada apenas em ambiente Linux e Windows.
d. Executada apenas em ambiente Linux.
e. Orientada a objetos, funcional, de forte tipagem e dinâmica.

O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos, é um ramo da ____________________. a. Algoritmo Não Supervisionado. b. Deep Blue. c. Inteligência Artificial. d. Algoritmo Supervisionado. e. Algoritmo por Reforço.

No aprendizado não supervisionado não existem resultados pré-definidos para o modelo utilizar como referência para aprender. Indique quais são as técnicas que representam este aprendizado. a. Árvore de Decisão Continua, Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell. b. k-médias, análise de componentes principais, clusterização hierárquica; regressão linear, regressão logística. c. k-médias, análise de componentes principais, clusterização. hierárquica.decomposição em valores singulares, clusterização baseada em densidade, modelo de mistura Gaussiana. d. redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial, k-médias, análise de componentes principais. e. Binária e Não Binária; Previsão de Churn; k-médias, análise de componentes principais