Questões de Algoritmos e Estrutura de Dados - Algoritmos para Concurso - Página 6

Q2457922

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457922 Algoritmos e Estrutura de Dados

No processo de otimização de redes neurais artificiais, diferentes métodos e técnicas são utilizados para determinar os melhores parâmetros do aprendizado. Para reduzir o overfitting, uma das técnicas amplamente utilizadas é a regularização, que apresenta como características:

A

adição de um termo que maximiza a função de custo e menor generalização.

B

redução dos pesos e maior resistência a ruídos no treinamento.

C

aumento dos pesos e maior generalização por redução dos vieses.

D

redução dos pesos e menor generalização no aprendizado.

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Q2457921

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457921 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considere a sentença a seguir.

s: “O acesso ao auditório também pode ser feito através de uma rampa”

Aplicando a função f à sentença, obtém-se o seguinte resultado:

f(s) = “acesso auditório pode ser feito através rampa”

A tarefa de tratamento de dados textuais realizada pela função f é:

A

filtragem de conectivos.

B

lematização.

C

remoção de ruído.

D

filtragem de stop words.

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Q2457920

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457920 Algoritmos e Estrutura de Dados

PV-DM (do inglês, Paragraph Vector Distributed Memory) é um método de aprendizado de máquina utilizado no processamento de dados textuais. A ideia central é prever uma palavra (de contexto) a partir de um conjunto de palavras amostrado aleatoriamente – palavras de contexto e ID de parágrafo. Quando aplicado sobre um conjunto de documentos textuais (por exemplo, os processos deferidos arquivados no TJ-AC), qual a vantagem desse método em relação ao método BOW, baseado em contagem de palavras?

A

Ter menor custo computacional.

B

Resultar em vetores mais compactos.

C

Considerar a ordem das palavras.

D

Ter maior expressividade dos vetores.

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Q2457919

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457919 Algoritmos e Estrutura de Dados

Para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados bidimensionais, foi executado o algoritmo PCA (do inglês, Principal Component Analysis). Se o PCA produzir como resultado dois autovalores de mesmo valor, significa que

A

as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 100% da informação.

B

as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois as dimensões possuem 50% da informação.

C

as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois perdeu-se 100% da informação.

D

as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 50% da informação.

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Q2457917

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457917 Algoritmos e Estrutura de Dados

O pré-processamento é um conjunto de atividades que envolvem preparação, organização e estruturação de dados, sendo fundamental no desempenho do modelo de aprendizagem de máquina. Tais atividades contemplam métodos e técnicas de limpeza, transformação, integração e redução de dimensionalidade. Os métodos que podem ser utilizados para o tratamento de dados faltantes são:

A

interpolação de vizinhos mais próximos, valor médio do atributo, valor modal.

B

validação estratificada, k-fold, divisão do conjunto de dados.

C

validação cruzada, leave-one-out (deixando um de fora), valor mediano do atributo.

D

divisão do conjunto de dados, gradiente descendente, valor médio do atributo.

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Q2457916

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457916 Algoritmos e Estrutura de Dados

Random Forest são algoritmos de aprendizado de máquina utilizados para classificação ou regressão, sendo vantajoso em relação às árvores de decisão no caso de

A

custo computacional reduzido.

B

conjunto de dados com propensão a overfitting.

C

conjunto de dados reduzido.

D

número elevado de classes.

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Q2457915

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457915 Algoritmos e Estrutura de Dados

A camada de uma rede convolucional que tem como função primária reduzir progressivamente o tamanho espacial do volume de dados de entrada por meio do mapeamento de seções de features e diminuição dos pesos de treinamento é denominada camada de

A

convolução.

B

ativação.

C

pooling.

D

normalização.

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Q2457914

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457914 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma rede neural foi implementada a partir da arquitetura Multilayer Perceptron (MLP) e o conjunto de dados foi dividido em holdout com 50% para conjunto de treinamento, 30% para conjunto de validação e 20% para conjunto de teste. Se, durante o treinamento e a validação da referida rede ocorreu underfitting, dois fatores que podem ter condicionado tal fenômeno são:

A

insuficiência de parâmetros e excesso de camadas.

B

excesso de parâmetros e excesso de iterações.

C

iterações insuficientes e amostragem dos dados.

D

excesso de iterações e entrada não normalizada.

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Q2457913

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457913 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma das métricas mais comumente utilizadas para comparar resultados de algoritmos de clusterização é obtida por meio da fórmula (b-a)/ max(a,b), em que:
a é a distância média entre os pontos dentro de cada cluster (distância média intra-cluster) e
b é a distância média para o cluster mais próximo (distância média para os pontos do cluster mais próximo).

A métrica descrita recebe o nome de:

A

R².

B

silhouette score.

C

F1-score.

D

ROC.

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Q2457910

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457910 Algoritmos e Estrutura de Dados

Para classificar os processos tramitados no TJ-AC em duas categorias (deferidos e indeferidos), um analista escolheu um algoritmo que divide os dados de entrada em duas regiões separadas por uma linha e resulta em uma simetria na classificação, de forma que o ponto mais próximo de cada classe está a uma distância d do ponto médio entre os dois grupos de classe (hiperplano). O algoritmo descrito é denominado:

A

regressão linear.

B

k-vizinhos mais próximos.

C

máquina de vetores de suporte.

D

regressão logística.

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Q2457909

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457909 Algoritmos e Estrutura de Dados

O ecossistema Hadoop se refere aos vários componentes da biblioteca de software Apache Hadoop, incluindo projetos de código aberto e ferramentas complementares para armazenar e processar Big Data. Algumas das ferramentas mais conhecidas incluem HDFS, Pig, YARN, MapReduce, Spark, HBase Oozie, Sqoop e Kafka, cada uma com função específica no ecossistema Hadoop. São funções dos componentes do ecossistema Hadoop:

A

HDFS gerencia o armazenamento e o MapReduce gerencia o processamento de dados.

B

Spark é uma ferramenta para o armazenamento, desenvolvido para substituir o HDFS.

C

Kafka é uma ferramenta para processamento de dados distribuídos, em substituição ao processamento em lote.

D

HDFS gerencia o processamento e o MapReduce gerencia o armazenamento de dados.

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Q2457907

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457907 Algoritmos e Estrutura de Dados

O aprendizado de máquina (do inglês, machine learning) é um conjunto de técnicas da ciência de dados que permite que os computadores usem os dados existentes para prever comportamentos, resultados e tendências. Uma das formas de classificar o aprendizado é em razão da natureza do sinal de entrada ou feedback do processo. As árvores de decisão, agrupamento e regras de associação são, respectivamente, técnicas de aprendizado de máquina:

A

não supervisionado, não supervisionado, supervisionado.

B

supervisionado, não supervisionado, não supervisionado.

C

não supervisionado, não supervisionado, não supervisionado.

D

supervisionado, não supervisionado, supervisionado.

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Q2453278

Ano: 2024 Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos) Órgão: UFOP Prova: FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - UFOP - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2453278 Algoritmos e Estrutura de Dados

Analise o método de ordenação representado pelo algoritmo a seguir.

• Dividir recursivamente o vetor a ser ordenado em dois, até obter n vetores de 1 único elemento.
• Aplicar a intercalação tendo como entrada 2 vetores de um elemento, formando um vetor ordenado de dois elementos.
• Repetir esse processo formando vetores ordenados cada vez maiores, até que todo o vetor esteja ordenado.

Qual é o método de ordenação representado pelo algoritmo?

A

Mergesort.

B

Sheelsort.

C

Bubblesort.

D

Quicksort.

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Q2453272

Ano: 2024 Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos) Órgão: UFOP Prova: FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2024 - UFOP - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2453272 Algoritmos e Estrutura de Dados

Analise o algoritmo a seguir.

• Passo 1. Encontre o menor item do vetor
• Passo 2. Troque-o de lugar com o item da primeira posição do vetor.
• Passo 3. Repita essas duas operações com os n − 1 itens restantes, depois com os n − 2 itens, até que reste apenas um elemento.

Qual é o método de ordenação descrito pelo algoritmo?

A

Inserção.

B

Sheelsort.

C

Seleção.

D

Quiksort.

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Q2452265

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: CREMERS Prova: FUNDATEC - 2024 - CREMERS - Técnico de Informática |

Q2452265 Algoritmos e Estrutura de Dados

No contexto de programação de algoritmos, uma função que chama a si mesma é conhecida como função:

A

Repetitiva.

B

Autochamada.

C

Recursiva.

D

Polimórfica.

E

Exponencial.

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Q2447907

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-AP Prova: FGV - 2024 - TJ-AP - Apoio Especializado - Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas |

Q2447907 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considere as variáveis A, B e C contendo os seguintes números com as suas respectivas bases.

A = 16₁₆
B = 10₁₀
C = 10₂

O cálculo da soma de A + B + C é:

A

34₁₀

B

30₈

C

100011₂

D

AB₁₆

E

36₁₀

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Q2446218

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Sistemas |

Q2446218 Algoritmos e Estrutura de Dados

Medir a complexidade dos métodos de ordenação é fundamental para entender o desempenho desses algoritmos e poder fazer escolhas adequadas dependendo do contexto do problema. Qual método de ordenação o pior caso tem a mesma complexidade do método Quick Sort no pior caso?

A

Heap Sort.

B

Buble Sort.

C

Merge Sort.

D

Radix Sort.

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Q2437473

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: FUMSSAR - RS Prova: FUNDATEC - 2023 - FUMSSAR - RS - Técnico de Informática |

Q2437473 Algoritmos e Estrutura de Dados

– Analise o algoritmo abaixo escrito em pseudocódigo (Portugol).

algoritmo "Somatório"

var

soma, contador: inteiro

inicio

soma ← 0

contador ← 1

enquanto (contador <= 8) faça

soma ← soma + contador

contador ← contador * 2

fimenquanto

fimalgoritmo

Ao final da execução do algoritmo acima, qual será o valor da variável "soma"?

A

16

B

7

C

3

D

8

E

15

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Q2437177

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Manhã (Conhecimentos Básicos) |

Q2437177 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considere o algoritmo K-Means. Suponha os seguintes pontos: x1=(1,2,5); x2=(3,4,2); x3=(9,5,3); x4=(7,6,1); x5=(2,3,5); x6=(8,7,2). Escolha x1 e x4 como centros iniciais.

Assinale a opção que apresenta corretamente os pontos em que seriam formados os grupos após a primeira iteração e quais seriam os novos centros.

A

Grupo 1: {x1, x3, x5}, Grupo 2: {x2, x4, x6}. Centros: c1= (4,3,4), c2 = (6,5,1).

B

Grupo 1: {x1, x2}, Grupo 2: {x3, x4}, Grupo 3: {x5, x6}. Centros: c1=(2,3,3), c2 = (8,5,2) , c3 = (5,5,3).

C

Grupo 1: {x1, x2, x5}, Grupo 2: {x3, x4, x6}. Centros: c1= (2,3,4), c2 = (8,6,2).

D

Grupo 1: {x1, x2, x3}, Grupo 2: {x4, x5, x6}. Centros: c1= (4,3,3), c2 = (5,5,2).

E

Grupo 1: {x2, x3, x5}, Grupo 2: {x1, x4, x6}. Centros: c1= (4,4,3), c2 = (5,5,2).

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Q2434775

Ano: 2023 Banca: SELECON Órgão: Câmara de Várzea Grande - MT Prova: SELECON - 2023 - Câmara de Várzea Grande - MT - Técnico Legislativo - Técnico em Informática |

Q2434775 Algoritmos e Estrutura de Dados

Seja o algoritmo abaixo, construído via VisuAlg 3.0.7, no qual a função int (arg) retorna à parte inteira de arg:

Algoritmo "ALG1"

Var

-f, g, i, j, I : inteiro

-h: real

Inicio

-g <- 0

-h <- 0

-i <- 0

-j <- 1

-leia (f)

-enquanto (f <> 0) faça

---g <- g + f

---i <- i + 1

---leia (f)

-fimenquanto

-h <- f / i

-I <- int (h)

-enquanto (l>0) faça

---j <- g * I

---I <- I -1

-fimenquanto

-escreva (j)

Fimalgoritmo

Caso sejam fornecidas as seguintes entradas para f: 2, 3, 4, 5 e 0; o valor final de j, que será escrito como resposta, é:

A

1

B

2

C

3

D

4

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A HORA DE VIRAR O JOGO É AGORA

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Questões de Concurso Comentadas sobre algoritmos em algoritmos e estrutura de dados

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