ciencia de dados - QUESTIONÁRIO UNIDADE I

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· Pergunta 1
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Assinale a alternativa incorreta:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	e. 
Ciência de Dados se refere ao volume de dados tão grande e/ou complexo para ser efetivo e/ou eficientemente tratado por teorias tradicionais sobre os dados relacionados, as tecnologias e as ferramentas.
	
	
	
· Pergunta 2
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Em Aprendizado de Máquina, os dispositivos computacionais empregam um princípio de inferência denominado de __________, que permite extrair as conclusões genéricas a partir de um conjunto particular de exemplos. A palavra que completa o texto é:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	d. 
Indução.
	
	
	
· Pergunta 3
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Quando um modelo apresenta baixa capacidade de generalização, o modelo memorizou ou se especializou nos dados de treinamento. Diz-se que a regra está:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	a. 
Superajustada.
	
	
	
· Pergunta 4
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Considere as seguintes afirmações:
I - A classificação visa identificar a qual classe determinado registro pertence. Nessa tarefa, o modelo analisa o conjunto de registros fornecidos, com cada registro já contendo a indicação à qual classe pertence, a fim de “aprender” como classificar um novo registro (aprendizado supervisionado).
Porque
II - No aprendizado não supervisionado, apenas as entradas são fornecidas, sendo que, nesse caso, o padrão de saída deve ser deduzido pelo próprio sistema de aprendizado.
 
Pode-se afirmar que:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	b. 
I e II são asserções verdadeiras, mas II não justifica I.
	
	
	
· Pergunta 5
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Considere as seguintes afirmações.
I - O conceito central do algoritmo k-means é o centroide.
II - No clustering de dados, o centroide de um conjunto de tuplas de dados é a tupla que mais representa o grupo.
III - Sejam três tuplas de peso-altura a saber: (McCaffrey) [a] (61.0, 100.0) [b] (64.0, 150.0) [c] (70.0, 140.0). A tupla [c] é o centroide das três tuplas.
 
Está correta a alternativa:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	d. 
I, II e III.
	
	
	
· Pergunta 6
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Durante o processo de aprendizado, um algoritmo de AM procura por um modelo, no espaço de possíveis modelos, capaz de modelar a relação entre os atributos preditivos e o atributo-alvo. Assinale a alternativa que cita um algoritmo não concernente ao Aprendizado de Máquina.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	e. 
Smallest Job First.
	
	
	
· Pergunta 7
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Os termos: classificação e agrupamento dizem respeito a:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	d. 
Aprendizado supervisionado e modelo discriminativo, respectivamente.
	
	
	
· Pergunta 8
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Considere as seguintes asserções:
I - O método usado pelo ID3 para determinar quais características usar, a cada estágio da Árvore de Decisão, é selecionar, em cada estágio, a característica que oferece o maior ganho de informação. Ganho de informação é definido como a redução em entropia. A entropia de um conjunto de dados de treinamento, S, é definida por: H(S) = –p1 log 2 p1 – p0 log 2 p0, em que: p1 é a proporção dos dados de treinamento que inclui exemplos positivos; p0 é definido como a proporção que inclui exemplos negativos.
II - A entropia de S será zero quando todos os exemplos forem positivos ou quando todos os exemplos forem negativos.
III - A entropia alcançará o seu valor máximo de 1 quando exatamente a metade dos exemplos for positiva e a outra metade for negativa.
 
Está correta a alternativa:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	d. 
I, II e III.
	
	
	
· Pergunta 9
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	A forma como um algoritmo de Aprendizado de Máquina procura pelo melhor modelo em um espaço de possíveis modelos define um viés de busca. Considere as duas asserções:
I - O viés é necessário para restringir os modelos a serem avaliados no espaço de busca.
Porque
II- Sem viés não haveria aprendizado/generalização.
 
Pode-se afirmar que:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	a. 
As afirmações I e II são verdadeiras e II justifica I.
	
	
	
· Pergunta 10
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Considere as seguintes afirmações:
I - O profissional cientista de dados deve apresentar, entre outras características, sólidos conhecimentos em Estatística.
PORQUE
II – Ciência de Dados foca no impacto e na relevância dos dados, e na manipulação de dados de diferentes tipos.
 
Pode-se afirmar que:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	a. 
As afirmações I e II são verdadeiras e II justifica I.
	
	
	
Segunda-feira, 3 de Outubro de 2022 23h15min40s GMT-03:00
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