GABARITO MACHINE LEARNING

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06/09/2023, 18:59 Estácio: Alunos
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Meus
Simulados
Teste seu conhecimento acumulado
Disc.: MACHINE LEARNING   
Aluno(a): LUIZA HORTENCIA PROCOPÍO DE BRITO 202106064583
Acertos: 8,0 de 10,0 31/08/2023
Acerto: 1,0  / 1,0
Correlacione os itens a seguir:
(S) Treinamento supervisionado
(N) Treinamento não supervisionado
com
I - A rede neural arti�cial aprende a partir de padrões conhecidos.
II - O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída.
III - Os padrões de treinamento possuem apenas entradas.
Assinale a alternativa correta:
 I(S), II (S) e III (N)
I(S), II (S) e III (S)
I(N), II (N) e III (N)
I(N), II(N) e III (S)
I(N), II (S) e III (S)
Respondido em 31/08/2023 16:50:06
Explicação:
Resposta correta: I(S), II (S) e III (N)
Acerto: 1,0  / 1,0
Comparando inteligência humana com inteligência arti�cial, os sistemas que pensam e agem como humanos, e
os sistemas que pensam e agem racionalmente são, respectivamente:
 Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais.
Lógica, Teste de Turing, Ciência Cognitiva e Agentes racionais.
Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Agentes racionais e Lógica.
Ciência Cognitiva, Lógica, Teste de Turing e Agentes racionais.
 Questão1
a
 Questão2
a
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javascript:voltar();
06/09/2023, 18:59 Estácio: Alunos
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Lógica, Teste de Turing, Agentes racionais e Ciência Cognitiva.
Respondido em 31/08/2023 16:52:05
Explicação:
Resposta correta: Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais.
Acerto: 1,0  / 1,0
Uma nuvem de palavras é um recurso grá�co (usado principalmente na Internet) para descrever os termos mais
frequentes de um determinado texto. O tamanho da fonte em que a palavra é apresentada é uma função da
frequência da palavra no texto: palavras mais frequentes são desenhadas em fontes de tamanho maior, palavras
menos frequentes são desenhadas em fontes de tamanho menor.
Qual é a técnica de análise de dados descrita pelo texto acima?
Redes Neurais.
Agrupamento.
Regressão Linear.
Classi�cação.
 Processamento de Linguagem Natural.
Respondido em 31/08/2023 17:00:21
Explicação:
Resposta correta: Processamento de Linguagem Natural.
Acerto: 1,0  / 1,0
A Mineração de Dados (DM ¿ Data Mining) é uma das etapas da Descoberta do Conhecimento em Base de
Dados (KDD ¿ Knowledge Discovery in Databases), sendo considerada a principal etapa do processo de KDD.
Neste processo, existe um conceito essencial, por dois motivos principais, que tem a seguinte de�nição: "podem
ser usadas após a etapa de Mineração de Dados, a �m de ordenar ou �ltrar os padrões descobertos de acordo
com o grau de interesse associado a estes padrões; podem ser usadas para restringir ou guiar o espaço de busca
de Mineração de Dados, melhorando a e�ciência da busca ao eliminar conjuntos de padrões que não satisfaçam
a condições predeterminadas". (GOLDSCHMIDT; PASSOS; BEZERRA, 2015.)
Representação do conhecimento.
Similaridade e distância.
Aprendizado por reforço.
Aprendizado indutivo.
 Medidas de interesse.
Respondido em 31/08/2023 17:04:36
Explicação:
Resposta correta: Medidas de interesse.
 Questão3
a
 Questão4
a
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Acerto: 1,0  / 1,0 Questão5
a
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Qual o elemento da teoria da informação que é levado em consideração na otimização da função de Ganho de
Informação?
Volumetria.
Variância.
 Entropia.
Linearidade.
Desvio Padrão.
Respondido em 31/08/2023 16:56:45
Explicação:
Resposta correta: Entropia.
Acerto: 0,0  / 1,0
Qual hiperparâmetro da �oresta aleatória garante capacidade de maior generalização e capacidade de lidar com
alta variabilidade dos dados?
Desvio Padrão.
 Variância.
Criterion.
 Número de Estimadores.
Média de Poisson.
Respondido em 31/08/2023 17:08:38
Explicação:
Resposta correta: Número de Estimadores.
Acerto: 1,0  / 1,0
Uma das etapas mais importantes do ciclo de vida de uma rede neural é a de treinamento. Em relação ao
treinamento dos modelos de aprendizado profundo, selecione a opção correta.
O modelo de rede neural de convolução é superior à rede neural recorrente, que, por sua vez, é superior
à rede neural profunda.
 Para que possam obter suas saídas, as redes neurais recorrentes usam as entradas atuais e levam em
consideração aquelas que ocorreram antes delas.
As redes neurais recorrentes utilizam o algoritmo de alimentação direta para realizar o seu
treinamento.
As redes neurais profundas compartilham os seus parâmetros por todas as etapas de processamento da
rede.
Os processos de treinamento de cada modelo de rede são individuais, não contendo nenhum tipo de
semelhança entre si.
Respondido em 31/08/2023 17:08:39
Explicação:
 Questão6
a
 Questão7
a
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Resposta correta: Para que possam obter suas saídas, as redes neurais recorrentes usam as entradas atuais e levam
em consideração aquelas que ocorreram antes delas.
Acerto: 1,0  / 1,0
O aprendizado de máquina tem um potencial gigantesco de aplicações práticas que ainda estão sendo
exploradas. Muitas dessas aplicações já fazem parte do dia a dia. No site do SageMaker da Amazon, são
apresentados diversos casos de uso que tratam de aplicações práticas. Em relação às aplicações com
aprendizado de máquina, selecione a opção correta que pode ser utilizada para traçar estratégias de
gerenciamento de estoque.
Visão computacional
 Previsão sob demanda
Direção autônoma
Detecção de fraudes
Manutenção preditiva
Respondido em 31/08/2023 17:05:44
Explicação:
Resposta correta: Previsão sob demanda
Acerto: 0,0  / 1,0
A preparação da string de busca faz parte de que fase do entendimento do problema?
 Análise exploratória.
 Levantamento de requisitos.
 Análise de causa raiz.
 Design Thinking.
  Levantamento bibliográ�co.
Respondido em 31/08/2023 17:06:27
Explicação:
A resposta certa é: Levantamento bibliográ�co.
Acerto: 1,0  / 1,0
Quem são os atores responsáveis pela validação do entendimento do problema?
Administradores de banco de dados.
 Economistas.
  Stakeholders.
 Gerentes.
 Analista de sistemas.
Respondido em 31/08/2023 16:55:59
 Questão8
a
 Questão9
a
 Questão10
a
06/09/2023, 18:59 Estácio: Alunos
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Explicação:
 A resposta certa é:Stakeholders.