Grátis: No mundo atual, informações têm valor relevante para as organizações buscarem as melhores soluções a seus problemas, independentemente do grau de c... – Questões Respondidas

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No mundo atual, informações têm valor relevante para as organizações buscarem as melhores soluções a seus problemas, independentemente do grau de complexidade.
Com base no exposto, assinale a alternativa que descreve a nomenclatura para tal algoritmo.
a. Algoritmo KKN.
b. Algoritmo KMM.
C. Algoritmo KMN.
d. Algoritmo KNN.
e. Algoritmo KNM.

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UNIVESP

Respostas

Ed

há 3 meses

Para responder a essa pergunta, precisamos entender o que cada uma das alternativas representa. O contexto fala sobre informações e soluções para problemas, o que sugere que estamos lidando com um algoritmo relacionado a aprendizado de máquina ou análise de dados. Analisando as opções: a) Algoritmo KKN - Não é um algoritmo conhecido na área de aprendizado de máquina. b) Algoritmo KMM - Também não é um algoritmo reconhecido. c) Algoritmo KMN - Não é um algoritmo comum. d) Algoritmo KNN - Este é o "K-Nearest Neighbors", um algoritmo amplamente utilizado em classificação e regressão, que busca as melhores soluções com base em dados próximos. e) Algoritmo KNM - Não é um algoritmo conhecido. Dentre as opções, a que se destaca e é reconhecida na área de algoritmos e aprendizado de máquina é a d) Algoritmo KNN. Portanto, a resposta correta é: d) Algoritmo KNN.

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A predição de dados é uma técnica diretamente associada a ciência de dados e Inteligência Artificial com 0 intuito de caracterizar padrões, modelar comportamentos e estimar ações futuras.
Preencha as lacunas escolhendo a alternativa CORRETA:
a. preditivas são maior nível; dados; algoritmos; algébrico; Machine
b. preditivas são o maior nível; dados; algoritmos; estatístico; discriminantes.
c. análises preditivas são menor dados; algoritmos; estatístico; Machine
d. as análises preditivas são menor nível; dados; algoritmos; estatístico; discriminantes.
e. preditivas são maior nível; dados; algoritmos; estatístico; Machine Learning.

Sempre que se fala em data science ou big data vem à tona 0 termo "predição", ressaltando que ambos contextos visam à tomada de decisão com confiabilidade por parte das organizações.
Com base no exposto, assinale a alternativa voltada corretamente a predição de dados e tomada de decisão no big data alicerçadas por meio de fatos já.
a. Decisões pautadas no que aconteceu e não necessariamente naquilo que pode acontecer.
b. Decisões arbitrárias com base nos fatos já ocorridos.
C. Decisões essencialmente pautadas no que aconteceu.
d. Decisões pautadas no que aconteceu e naquilo que pode acontecer.
e. Decisões específicas com base nos fatos já ocorridos.

Um modelo preditivo bastante conhecido, baseado em distâncias e que não parte de hipóteses matemáticas, nem exige maquinário pesado é:
Naive Bayes.
KNN.
Random SVM.
Árvore de Decisão.

Considere as afirmações a seguir, sobre Análise ROC, como verdadeiras (V) ou falsas (F): gráfico ROC é um gráfico bidimensional plotado em um espaço denominado espaço ROC, com eixos X e Y representando as medidas de taxa de falsos positivos (TFP) e taxa de verdadeiros positivos (TVP), respectivamente.
A sequência correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
ROC quer dizer Receiving Operating Characteristics.
Seu uso inicial foi para avaliação e comparação de algoritmos.
Uma das principais desvantagens do uso da Análise ROC é seu baixo desempenho com grande quantidade de dados.
V,V,V,F
F,V,F,V
F,F,V,F

É notório que vivemos num mundo cada vez mais caracterizado pelas informações presentes e pelo conhecimento gerado por elas com base em análises e interpretações estruturadas, coerentes e precisas.
Considerando a importância de predição de dados e utilização de algoritmos diversos que direcionam à resolução de problemas no contexto organizacional de forma mais confiável, avalie as afirmações a seguir, em relação a estruturação e aplicabilidade da predição de dados via ML, e as correlacione adequadamente aos termos a que se referem.
1. Algoritmo
2. Predição.
3.
I. Caracteriza-se como um algoritmo de aprendizado de ML de simples implementação alicerçado na técnica de aprendizado supervisionado.
II. Técnica vinculada à ciência de dados para predizer ações futuras e moldar comportamentos.
III. A criação de modelos preditivos é feita com base em algoritmos de reprodução do.
b. 1, I; 2, III; 3, II.

Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações sobre uso de datasets da biblioteca Scikit-Learn:
A sequência correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Para usar dataset é necessário importá-lo usando comando "from sklearn import datasets".
comando carrega todo dataset iris para a variável iris.
Com a variável íris tendo sido carregada com dataset, atributo "iris.atributes" terá nome das colunas do dataset.
Com a variável íris tendo sido carregada com dataset, os dados, sem a coluna alvo, estarão disponíveis em "iris.target".
V,V,F,V
F,V,V,F
V,F,V,F
V,V,F,F