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23/09/2022 18:57 Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE I — CIÊNCIA... UNIP CONTEÚDOS ACADÊMICOS BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNO CIÊNCIA DE DADOS D01F_13701_R_2022 CONTEÚDO Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE I Usuário DAVID GAMA LETE E SILVA Curso CIÊNCIA DE DADOS Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE I Iniciado 18/09/22 17:15 Enviado 23/09/22 18:57 Status Completada Resultado da tentativa 5 em 5 pontos Tempo decorrido 121 horas, 41 minutos Resultados exibidos Respostas enviadas, Perguntas respondidas incorretamente Pergunta 1 0,5 em 0,5 pontos Assinale a alternativa incorreta: Resposta e. 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 23/09/2022 18:57 Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE I — CIÊNCIA... 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, https://ava.ead.unip.br/webapps/assessment/review/review.jsp?attempt_id=_844804217_1&course_id=_238606_1&content_id=_2903954_1&trur... 2/4 23/09/2022 18:57 Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE I — CIÊNCIA... 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 d. 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 https://ava.ead.unip.br/webapps/assessment/review/review.jsp?attempt_id=_844804217_1&course_id=_238606_1&content_id=_2903954_1&trur... 3/4 23/09/2022 18:57 Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE I – CIÊNCIA... 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. Sexta-feira, 23 de Setembro de 2022 18h57min14s GMT-03:00 <— OK https://ava.ead.unip.br/webapps/assessment/review/review.jsp?attempt_id=_84480217_1&course_id=_238606_1&content_id=_2903954_1&retur... 4/4

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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 23/09/2022 18:57 Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE I — CIÊNCIA... 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. 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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. 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