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O objetivo de um algoritmo de aprendizado não supervisionado é organizar os dados de alguma forma ou descrever sua estrutura.
Verdadeiro(Correto)
Falso

Aprimorando com Questões

há 10 meses

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15 pág.

Data Science Academy - Microsoft Power BI

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Verdadeiro. O objetivo de um algoritmo de aprendizado não supervisionado é, de fato, organizar os dados ou descrever sua estrutura, sem a necessidade de rótulos ou categorias pré-definidas.

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Estatística Descritiva
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A aprendizagem de máquina explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre os dados. Tais algoritmos operam através da construção de um modelo a partir de um conjunto de dados, que são as observações de entrada (os inputs), a fim de fazer previsões.
Verdadeiro (Correto)
Falso

Qual dos seguintes NÃO é um tipo de cardinalidade no relacionamento de tabelas em um banco de dados relacional?
Um para muitos (1:) e Muitos para um (:1)
Um para um (1:1)
Muitos para muitos (:)
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Utiliza métodos para coleta, organização, apresentação, análise e síntese de dados obtidos em uma população ou amostra. Esta é a definição de:
Estatística Descritiva (Correte)
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Se a distribuição da variável ‘x’ for originalmente uma distribuição normal, então a distribuição das médias amostrais terá distribuição normal para qualquer tamanho amostral ‘n’. De acordo com o Teorema Central do Limite, médias amostrais de amostras suficientemente grandes, retiradas de qualquer população, terão uma distribuição ___________.
normal(Correto)
paranormal
anormal
amoral

Os algoritmos de aprendizagem supervisionada também são usados para identificar os pontos de dados que são simplesmente incomuns. Na detecção de fraudes, por exemplo, quaisquer padrões incomuns de gasto em cartão de crédito são suspeitos. As variações possíveis são tão numerosas e os exemplos de treinamento tão poucos, que não é viável aprender como seria uma atividade fraudulenta. A abordagem que usa detecção de anomalias é simplesmente aprender como seria uma atividade normal (usando transações não fraudulentas históricas) e identificar tudo que seja significativamente diferente.
Verdadeiro
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Quais são as principais ferramentas para construção de Modelos de Machine Learning?
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QlikSense, Tableau, PowerBI

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