Respostas - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado

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<p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 1 A linguagem utilizada para manipulação de dados em um SGBD( Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados) é a linguagem SQL (Structured Query Language), desenvolvida pela IBM na década de 1970 em um projeto chamado R, a fim de implementar o mo- delo nome dado a essa linguagem, inicialmente, foi Structured English Query Language (SEQUEL). Por ter sido bem aceita pela comunidade logo foi lançada no mercado. Considerando o texto apresentado, avalie o trecho de código em SQL SELECT FUNCIONARIO.nome, FUNCIONARIO.cargo, DEPARTAMENTO.nome FROM FUNCIONARIO, DEPARTAMENTO WHERE = A partir das informações apresentadas, avalie as afirmações a seguir. I. FUNCIONÁRIO e DEPARTAMENTO são considerados colunas das tabelas envolvidas no script apresentado. II. script não irá funcionar, pois existem duas linhas com o termo III. Os termos nome, salario e cargo são colunas pertencentes às tabelas envolvidas no É correto o que se afirma em SUA RESPOSTA ESTA CORRETA Os termos nome, salario e cargo são colunas pertencentes as tabelas envolvidas no script. Resposta correta III. I. I. II III. II e III. apenas I II. apenas. PRÓXIMA QUESTÃO >> Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 2 Análise Estatística de Decisão parte do pressuposto de que os indivíduos são capazes de expressar suas preferências básicas quando enfrentam situações de decisão simples. Com base nisso, a metodologia desenvolvida pela Análise de Decisão permitirá a reso- lução de problemas de decisão mais complexos, nos quais seu agente (que passaremos a chamar simplesmente de decisor) mantém suas preferências mas é incapaz de manipular intuitivamente a complexidade da situação. A fim de que uma amostra de dados seja efetivamente representativa da deve-se adotar técnicas recomendadas para selecionar os elementos que irão compor a amostra, para que não se crie alguma tendenciosidade (o mesmo que vindo a ser uma distorção sistemática entre a medida de uma variável estatística e o valor real da grandeza a estimar, devido à imperfeição ou à deformação da amostra que serve de base para a estimativa. Uma ferramenta utilizada para analisar tendencia entre os valores presentes nas variáveis é a mediana que é o valor que representa o centro de um conjunto de valores ordenados, ou seja, que o divide em duas partes de frequências iguais. Considerando o trecho acima, avalie as afirmações a seguir - A variável em estudo é discreta e n (número de termos) é impar nesse caso, a mediana será o valor da variável que ocupa o posto de A variável em estudo é discreta e n (número de termos) é par nesse caso, não existirá no conjunto ordenado um valor que ocupe o valor central, isto é, a mediana será indeterminada. III A variável é em tal caso, a mediana é calculada sem levar em consideração se o número de termos da distribuição é par ou impar. É correto o que se afirma em SUA RESPOSTA CORRETA A mediana é valor que representa centro de um conjunto de valores ordenados II e Apenas Apenas Resposta correta I. II III I II, Apenas III, Apenas PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 3 Uma amostra representada um conjunto de dados da base que possui todas as classes a serem porque os dados a serem processados farão parte deste subconjunto. Considerando o trecho é correto afirmar que SUA RESPOSTA CORRETA A técnica de validação cruzada é utilizada para dividir uma amostra de dados em subconjuntos para treino e teste. Resposta correta A técnica de validação cruzada é utilizada para dividir uma amostra de dados em subconjuntos para treino e teste. Algoritmos de Machine Learning não utilizam uma amostra para treino e teste para construir modelos Algoritmos de Machine Learning precisam apenas da amostra de teste para construir os modelos matemáticos Algoritmos de Machine Learning precisam apenas da amostra de treino para construir os modelos A média e a mediana são medidas utilizadas para aplicar a técnica de validação cruzada. PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 4 Análise de agrupamento, ou clustering, é o nome dado para o grupo de técnicas computacionais cujo propósito consiste em separar objetos em grupos, baseando-se nas características que estes objetos possuem. Considerando o texto apresentado, avalie as afirmações a seguir. I. K-Means é uma heurística de agrupamento que busca minimizar a distância dos elementos em relação a um conjunto de k centro. II. Máquina de vetores de suporte é uma técnica de aprendizagem de máquina derivada de duas fundamentações III. Caso o conjunto de dados seja muito grande, custo (tempo) do treinamento do SVM será elevado. Performance da técnica não é ruim em casos em que há muitos ruídos no conjunto de É correto que se afirma em SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA K-Means e SVM são técnicas utilizadas para agrupar itens. III, apenas I. apenas II e III, apenas Resposta correta I apenas PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 5 Um arquiteto de dados precisa decidir qual a melhor modelagem de dados para um projeto de Big data na empresa. Ele precisa decidir se vai usar uma modelagem relacional com Oracle ou noSQL com o banco MongoDB Considerando os requisitos do projeto, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. o projeto tem como requisito a necessidade de processar grandes volumes de dados por meio de dados não PORQUE II. Uma característica da modelagem de dados a ser implementada refere-se aos dados, que são dinâmicos e frequentemente alterados. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. SUA RESPOSTA ESTÁ INCORRETA Modelagem NoSQL normalmente são utilizadas em projetos para processamento de grandes volumes de dados e sejam Sua resposta (incorreta) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da Resposta correta As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. As asserções I e II são proposições falsas A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa PRÓXIMA QUESTÃO >> Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado Toda tabela em um banco de dados relacional sempre terá uma coluna ou um conjunto de colunas, cujos valores são isto esse valor nunca irá se repetir em outra linha de uma mesma tabela. Quando uma coluna ou um conjunto de colunas concatenadas identificam uma única linha de uma tabela, dizemos que essa coluna ou o conjunto dessas colunas formam a chave Considerando o texto apresentado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Uma chave estrangeira é responsável por fazer uma relação entre Dessa forma, uma chave estrangeira em uma tabela B é chave primária em uma tabela A PORQUE II. Uma tabela em um banco relacional deverá possuir apenas uma colunas como chave primária em sua estrutura. A respeito destas asserções, assinale a opção correta. SUA RESPOSTA CORRETA Uma chave estrangeira é responsável por fazer uma relação entre tabelas. Dessa forma, uma chave estrangeira em uma tabela B é chave primária em uma tabela A. As asserções I e II são proposições mas II não é uma justificativa correta da I. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. As asserções são proposições A asserção II é uma proposição verdadeira e a I é uma proposição falsa. Resposta correta A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa. PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 7 Sistemas de recomendação baseados em conteúdo analisam um conjunto de itens que representam os interesses de um usuário e constroem um modelo que representa o seu perfil com base em características do conteúdo de seus itens de interesse. A tabelas abaixo apresenta uma base de dados de filmes com 3 itens, com informações do código e título dos filmes. Código Título 1 Senhor dos Anéis 2 Senhor das Armas 3 Senhor das Moscas Considerando as informações apresentadas, é correto afirmar que SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA Um sistema de recomendacao visa construir um perfil para cada usuário e gerar novas recomendações a partir deste perfil. Um sistema de recomendação com filtragem colaborativa considera o conteúdo dos itens para colaborar com o processo de recomendação. Um sistema de recomendação baseado em conteúdo precisa considerar as avaliações dos usuários para gerar recomendações. sistema de recomendação baseado em conteúdo não consegue realizar recomendações quando não possui feedback do usuário Resposta correta Um sistema de recomendação pode considerar conteúdo dos itens, as avaliações dos usuários ou uma combinação entre elas para identificar as recomendações de cada usuário. Um sistema de recomendação não pode ser aplicado em alguns tipos de itens, tais como imagem e video. PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 8 Em análise estatística existem casos que precisam de decisões mais complexas, em geral, ocorrem em problemas não repetitivos, ou seja, quando se enfrenta uma decisão de tipo básica uma única vez. Os modelos de Machine baseados na Análise Es- tatística de Decisão, auxiliam nessas As ideias contidas nos procedimentos que iremos estudar para resolver essas situações podem ser utilizadas em situações bastante gerais. Desta forma, a técnica de Regressão é uma ferramenta estatística utili- zada na investigação da relação entre variáveis que surgem em problemas das mais variadas áreas da ciência. Desta forma, avalie as afirmações a seguir. A regressão infere a relação entre variáveis que representam características / atributos que descrevem um problema do dia a Método dos Mínimos Quadrados é uma técnica de regressão. III Redes Neurais de Aprendizagem profunda visam modelar modelos matemáticos de regressão. É correto o que se afirma em SUA RESPOSTA CORRETA Redes neurais são classificadores. Resposta correta I e II, II. III. III, Apenas II e PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 9 Sistemas Especialistas ou Sistemas Baseados em Conhecimento são utilizados para aprender uma determinada tarefa, tais como enviar email, reconhecer pessoas em imagens, etc. Dentre eles ser destacados os sistemas de pois permi- tem os interesses das pessoas e recomendam itens (produtos, filmes, músicas) para seu uso. Considerando o texto acima, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I - Um sistema de filtragem colaborativa utiliza conteúdo dos itens, tais como recursos visuais e/ou textuais, para auxiliar no processo de recomendação. PORQUE II - o Perfil de um usuário é construído de acordo com sistema, permitindo definir com maior precisão quais itens possuem uma maior relevância para seu perfil de consumo. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA o sistema de recomendação colaborativo considera a avaliação do usuário enquanto sistema de recomendação baseado em conteúdo analisa conteúdo dos produtos de interesse dos usuários. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I Resposta correta As asserções I e II são proposições falsas. A Asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa As asserções e II são proposições verdadeiras, e a I é uma justificativa correta da II A asserção I e II são proposições verdadeiras e não são justificativas uma da outra. PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado Análise Estatística de Decisão parte do pressuposto de que os indivíduos são capazes de expressar suas preferências básicas quando enfrentam situações de decisão simples. Com base nisso, a metodologia desenvolvida pela Análise de Decisão permitirá a reso- lução de problemas de decisão mais complexos, nos quais seu agente (que passaremos a chamar simplesmente de decisor) mantém suas preferências mas é incapaz de manipular intuitivamente a complexidade da situação. Considerando o texto apresentado, avalie as afirmações a seguir. I. Em projetos que envolvem inteligência artificial, técnicas de análise visa-se a selecionar dados para transformá-los de acordo com a necessidade, como, por exemplo, mudar o formato de data de algum dado, além de validar o modelo de decisão II. Uma amostra representa uma fração do conjunto de dados da base, que possui todas as classes a serem III. Os valores que, em estatística, caracterizam os valores médios são chamados de medidas de tendência central. Entre as principais medidas de tendência central, destacam-se a média aritmética e a regressão É correto o que se afirma em SUA RESPOSTA CORRETA Além de possuir uma amostra dos dados para treino, é necessário aplicar análises para construção de modelos matemáticos. III. apenas I. apenas II e III. apenas Resposta correta I II. apenas Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 1 Informações Gerais A linguagem utilizada para manipulação de dados em um SGBD( Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados) é a linguagem SQL (Structured Query Language), desenvolvida pela IBM na década de 1970 em um projeto chamado R. a fim de implementar o modelo nome dado a essa linguagem, inicialmente, foi Structured English Query Language (SEQUEL). Por ter sido bem aceita pela comunidade científica, logo Modelos de dados NoSQL e foi lançada no mercado. Considerando o texto apresentado, avalie o trecho de código em semi estruturados SELECT FUNCIONARIO.nome, FUNCIONARIO.cargo, DEPARTAMENTO.nome FROM FUNCIONARIO, DEPARTAMENTO Modelos de dados relacionais WHERE FUNCIONARIO.idDEPT = DEPARTAMENTO.id A partir das informações apresentadas, avalie as afirmações a seguir. Análise Estatística I. FUNCIONÁRIO e DEPARTAMENTO são considerados colunas das tabelas envolvidas no script apresentado. II. script não irá funcionar, pois existem duas linhas com o termo III. Os termos nome, salario e cargo são colunas pertencentes às tabelas envolvidas no Métodos de Aprendizado de máquina supervisionado É correto o que se afirma em Métodos de Aprendizado de máquina não supervisionado SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA Avaliação On-line Avaliação On-line Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado Os termos nome, salario e cargo são colunas pertencentes as tabelas envolvidas no script. Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado III. Orientações II III, apenas Avaliação On-line - Processamento de dados I. apenas. massivos e Modelos de Aprendizado Resposta correta apenas. PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 2 Informações Gerais Em análise estatística existem casos que precisam de decisões mais complexas, em geral, ocorrem em problemas não repetitivos, ou seja, quando se enfrenta uma decisão de tipo básica uma única vez. Os modelos de Machine baseados na Análise Estatística de Decisão, auxiliam nessas As ideias contidas nos procedimentos que iremos estudar para resolver essas situações podem ser utilizadas em situações Modelos de dados NoSQL e bastante gerais. Desta forma, a técnica de Regressão é uma ferramenta estatística utilizada na investigação da relação entre variáveis que surgem em problemas das mais variadas áreas da ciência. semi estruturados Desta forma, avalie as afirmações a seguir. A regressão infere a relação entre variáveis que representam características / atributos que descrevem um problema do dia a dia. - Método dos Mínimos Quadrados é uma técnica de regressão. Modelos de dados relacionais III - Redes Neurais de Aprendizagem profunda visam modelar modelos matemáticos de regressão. É correto o que se afirma em Análise Estatística SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA Redes neurais são Métodos de Aprendizado de III. máquina supervisionado Métodos de Aprendizado de III, Apenas máquina não supervisionado Avaliação On-line - I. Apenas Processamento de dados massivos e Modelos de Resposta correta Aprendizado I e II. Orientações II e III. Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 3 Informações Gerais Toda tabela em um banco de dados relacional sempre terá uma coluna ou um conjunto de colunas, cujos valores são únicos; isto é, esse valor nunca irá se repetir em outra linha de uma mesma tabela. Quando uma luna ou um conjunto de colunas concatenadas identificam uma única linha de uma tabela, dizemos que essa coluna ou o conjunto dessas colunas formam a chave Modelos de dados NoSQL e semi estruturados Considerando o texto apresentado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Uma chave estrangeira é responsável por fazer uma relação entre Dessa uma chave estrangeira em uma tabela B é chave primária em uma tabela A. Modelos de dados relacionais PORQUE II. Uma tabela em um banco relacional deverá possuir apenas uma colunas como chave primária em sua Análise Estatística A respeito destas asserções, assinale a opção correta. Métodos de Aprendizado de máquina supervisionado SUA RESPOSTA CORRETA Uma chave estrangeira é responsável por fazer uma relação entre tabelas. Dessa forma, uma chave estrangeira em uma tabela B é chave primária em uma tabela A. Métodos de Aprendizado de máquina não supervisionado As asserções são proposições Avaliação On-line Processamento de dados A asserção II é uma proposição verdadeira e a I é uma proposição falsa. massivos e Modelos de Aprendizado As asserções I e II são proposições e a II é uma justificativa correta da I. Orientações As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas II não é uma justificativa correta da I. Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Resposta correta A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa. Aprendizado PRÓXIMA QUESTÃO >> Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 4 Informações Gerais Um banco de dados relacional armazena seus dados de acordo com a relação que eles estabelecem. Essa forma de armazenamento permite facilitar a compreensão do modelo de dados armazenado. Desta forma, avalie o script em SQL abaixo para o banco de dados Modelos de dados NoSQL e semi estruturados SELECT nome, salario from FUNCIONARIO WHERE salario >= 800 Modelos de dados relacionais Considerando o texto apresentado e o script em SQL, é correto afirmar que Análise Estatística SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA termo WHERE é utilizado para filtrar elementos em uma consulta. Métodos de Aprendizado de Os termos id e FUNCIONÁRIO são colunas de uma tabela máquina supervisionado Métodos de Aprendizado de Os termos id. nome e salário são linhas em uma tabela do banco de máquina não supervisionado Avaliação On-line No script o termo FUNCIONÁRIO é conhecido como chave primária. Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado o termo SELECT é responsável por criar uma tabela cujos funcionários possuam salários acima de R$800.00 Orientações Resposta correta o termo WHERE é utilizado para filtrar elementos em uma consulta. Avaliação On-line Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 5 Informações Gerais Análise Estatística de Decisão parte do pressuposto de que os indivíduos são capazes de expressar suas preferências básicas quando enfrentam situações de decisão simples. Com base nisso, a metodologia desenvol- vida pela Análise de Decisão permitirá a resolução de problemas de decisão mais complexos, nos quais seu agente (que passaremos a chamar simplesmente de decisor) mantém suas preferências mas é inca- Modelos de dados NoSQL e paz de manipular intuitivamente a complexidade da situação. A fim de que uma amostra de dados seja efetivamente representativa da deve-se adotar técnicas recomendadas para selecionar os elementos semi estruturados que irão compor a amostra, para que não se crie alguma tendenciosidade (o mesmo que vindo a ser uma distorção sistemática entre a medida de uma variável estatística e o valor real da grandeza a estimar, de- vido à imperfeição ou à deformação da amostra que serve de base para a estimativa. Uma ferramenta utilizada para analisar tendencia entre os valores presentes nas variáveis é a mediana que é o valor que repre- senta o centro de um conjunto de valores ordenados, ou seja, que o divide em duas partes de frequências iguais. Modelos de dados relacionais Considerando o trecho acima, avalie as afirmações a seguir I - A variável em estudo é discreta e n (número de termos) é impar nesse caso, a mediana será o valor da variável que ocupa posto de ordem. Análise Estatística - A variável em estudo é discreta e n (número de termos) é par nesse caso, não existirá no conjunto ordenado um valor que ocupe o valor central, isto é, a mediana será indeterminada. III A variável é em tal caso, a mediana é calculada sem levar em consideração se o número de termos da distribuição é par ou impar. Métodos de Aprendizado de É correto o que se afirma em máquina supervisionado Métodos de Aprendizado de máquina não supervisionado SUA RESPOSTA CORRETA A mediana é valor que representa centro de um conjunto de valores ordenados Avaliação On-line Processamento de dados Resposta correta massivos e Modelos de I, II III Aprendizado Orientações I e II, Apenas Avaliação On-line - I, Apenas Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado II e III. Apenas PRÓXIMA QUESTÃO >> Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees * Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 6 Informações Gerais Banco de dados NoSql é usado para descrever esquemas de armazenamento de dados não-relacionais e sem esquemas. Com sua criação liderada por Carlo Strozzi, esse banco de dados armazena suas coleções sob a forma de arquivos ASCII, e cada tupla é representada por uma linha com os campos separados por tabulações. Para acesso aos registros, é necessário uma linguagem de dados específica. Desta forma, marque Modelos de dados NoSQL e a opção onde a sintaxe esteja correta para recuperar um determinado registro em uma coleção no banco de dados semi estruturados Modelos de dados relacionais SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA Alternativa correta porque é a sintaxe utilizada em bancos de dados MongoDB Análise Estatística Nenhuma das alternativas acima. Métodos de Aprendizado de select from db.colecao máquina supervisionado Métodos de Aprendizado de select from colecao máquina não supervisionado Avaliação On-line - select colecao from Processamento de dados massivos e Modelos de Resposta correta Aprendizado db.colecao.find( { id: numero }) Orientações Avaliação On-line - PRÓXIMA QUESTÃO Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 7 Informações Gerais Atualmente problemas são resolvidos em computação por meio da escrita de um algoritmo ou pseudocódigo, que especifica passo a passo como o problema pode ser resolvido. No entanto, não é fácil escrever um pro- grama de computador que realize com eficiência algumas tarefas que realizamos com facilidade no nosso dia a dia, como reconhecer pessoas pelo rosto ou pela fala. Que características dos rostos ou da fala serão con- Modelos de dados NoSQL e sideradas? que fazer para diferentes expressões faciais de uma mesma pessoa, como: alterações na face, o uso de óculos ou bigode, cortes de cabelo, mudanças na por uma gripe ou estado de No en- semi estruturados os seres humanos conseguem realizar essas tarefas com relativa Fazem isso por meio de reconhecimento de padrões, quando aprendem o que deve ser observado em um rosto ou na fala para conse- guir identificar pessoas após terem tido vários exemplos de rostos ou falas com identificação clara. Desta forma, técnicas de processamento de imagens são muito utilizadas quando é necessário avaliar um grande vo- lume de imagens para uma tomada de decisão, o que ocorre em tráfego de veículos. Modelos de dados relacionais Considerando as informações apresentadas, é correto afirmar que Análise Estatística SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA Visão computacional possui algoritmos de aprendizagem de máquina para processar e extrair insights a partir de imagens Métodos de Aprendizado de Visão computacional não é aplicado em problemas que é necessário processar imagens. máquina supervisionado Métodos de Aprendizado de Um modelo baseado em inteligência artificial deverá realizar multiplas tarefas, tais como extrair features, classificar itens e prever comportamentos de máquina não supervisionado Resposta correta Avaliação On-line Visão computacional possui algoritmos de aprendizagem de máquina para processar e insights a partir de imagens. Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado Algoritmos de aprendizagem de máquina não visam simular o funcionamento do cérebro Orientações Apenas bancos relacionais podem ser utilizadas em projetos de inteligência artificial. Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado PRÓXIMA QUESTÃO Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 8 Informações Gerais Sistemas Especialistas ou Sistemas Baseados em Conhecimento são utilizados para aprender uma determinada tarefa, tais como enviar email, reconhecer pessoas em imagens, etc. Dentre eles podem, ser destacados os sistemas de pois permitem mapear os interesses das pessoas e recomendam itens (produtos, filmes, músicas) para seu Modelos de dados NoSQL e semi estruturados Considerando o texto acima, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. Modelos de dados relacionais - Um sistema de filtragem colaborativa utiliza o conteúdo dos itens, tais como recursos visuais e/ou textuais, para auxiliar no processo de recomendação. PORQUE Análise Estatística - o Perfil de um usuário é construído de acordo com os itens que o usuário avalia. Desta forma, suas preferências podem ser mapeadas pelo sistema, permitindo definir com maior precisão quais itens possuem uma maior relevância para seu perfil de consumo. Métodos de Aprendizado de máquina supervisionado A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. Métodos de Aprendizado de máquina não supervisionado SUA RESPOSTA CORRETA sistema de recomendação colaborativo considera a avaliação do usuário enquanto sistema de recomendação baseado em conteúdo analisa conteúdo dos produtos de interesse dos usuários. Avaliação On-line Processamento de dados massivos e Modelos de A Asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa. Aprendizado Orientações As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a I é uma justificativa correta da II Avaliação On-line - - Resposta correta As asserções I e II são proposições Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I PRÓXIMA QUESTÃO >> Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 9 Informações Gerais Uma amostra representada um conjunto de dados da base que possui todas as classes a serem Definir este conjunto de dados é importante e crucial durante um projeto de Machine porque os da- dos a serem processados farão parte deste subconjunto. Modelos de dados NoSQL e semi estruturados Considerando o trecho anterior, é correto afirmar que Modelos de dados relacionais SUA RESPOSTA CORRETA A técnica de validação cruzada é utilizada para dividir uma amostra de dados em subconjuntos para treino e teste. Análise Estatística Algoritmos de Machine Learning precisam apenas da amostra de teste para construir os modelos Métodos de Aprendizado de Algoritmos de Machine Learning precisam apenas da amostra de treino para construir os modelos máquina supervisionado Métodos de Aprendizado de Algoritmos de Machine Learning não utilizam uma amostra para treino e teste para construir modelos máquina não supervisionado Resposta correta Avaliação On-line A técnica de validação cruzada é utilizada para dividir uma amostra de dados em subconjuntos para treino e teste. Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado A média e a mediana são medidas utilizadas para aplicar a técnica de validação Orientações Avaliação On-line - - PRÓXIMA QUESTÃO Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p><p>Voltar para Nanodegrees Processamento de dados massivos e modelos de aprendizado Avaliação On-line - Processamento de dados massivos e Modelos de Aprendizado 10 Informações Gerais Bancos de dados relacionais guardam informações em tabelas que organizam os dados em linhas e colunas. Uma modelagem relacional guarda a relação entre tabelas por meio de chaves que são responsáveis por diferentes tabelas dentro de um mesmo negócio. É crucial entender as diferenças entre as abordagens relacional e uma vez que o NoSQL está mais preocupado com a simplicidade e velocidade de acesso Modelos de dados NoSQL e aos semi estruturados Considerando o texto apresentado, avalie as afirmações a seguir. Modelos de dados relacionais I. Uma modelagem NoSQL possui cargas de trabalho de alto volume que exigem grande escala. II. A modelagem relacional são caracterizados por possuir dados previsíveis e altamente estruturados. Análise Estatística III A modelagem não relacional trabalha com consultas e relatórios complexos. É correto o que se afirma em Métodos de Aprendizado de máquina supervisionado SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA Trabalha com consultas e relatórios complexos. Métodos de Aprendizado de máquina não supervisionado I. II III Avaliação On-line Processamento de dados massivos e Modelos de II apenas Aprendizado Orientações I, Avaliação On-line III, apenas Processamento de dados massivos e Modelos de Resposta correta Aprendizado II, apenas. Comentários Você chegou ao fim do conteúdo</p>