Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
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Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
O modelo de mistura gaussiana (GMM) é um método que
descreve um agrupamento de amostras para determinado
espaço de características, em que o GMM é uma mistura de k distribuições gaussianas associadas à mudança de estado
dos pixels.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n em um espaço de dimensão m , em que m < n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado
de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados
de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma
conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não
sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos
de dados.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como
premissa básica encontrar elementos em um conjunto de
dados que impliquem a presença de outros elementos na
mesma transação, com um grau de certeza definido pelos
índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode
ser realizado, por exemplo, por meio do algoritmo a priori.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
A validação cruzada pode ser utilizada para detectar quando
uma rede neural está sendo treinada de maneira excessiva
(overtraining) e assim interromper o treinamento antes que
isso ocorra, como, por exemplo, por meio do princípio
orientador atrativo para o ajuste dos pesos e bias durante o
processo de treinamento da RNA.
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
O trade off entre variância e viés é afetado pela utilização de
polinômios, com graus que variam de zero a três, em que o
emprego de polinômios de ordem ímpar produz sempre
melhores resultados no que diz respeito à redução da
variância e viés que os de ordem par, seja para estimativas
com regressões locais constantes e lineares, seja para as
estimativas de ordem quadrática e cúbica.
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
Considerando-se, nos gráficos a seguir, que o resultado #2 corresponda ao melhor desempenho do algoritmo, é correto afirmar que o resultado #1 indica que houve underfitting.
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
A despeito do alto grau de aplicabilidade das técnicas de
regularização na classificação e na regressão, no que se
refere à sua acurácia, tais técnicas tendem a causar o
sobreajuste (overfitting) devido à influência de coeficientes
responsáveis por flutuações excessivas.
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
As técnicas de regressão são utilizadas tanto para prever
quando para entender como o sinal avaliado é afetado pela
variação dos preditores, ou ainda, para identificar os
preditores mais importantes na relação entre o sinal avaliado
e cada um deles.
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
Em se tratando de modelos de regressão linear, indica-se a
utilização dos seguintes métodos não paramétricos para a
estimação dos resultados: mínimos quadrados (MQ) e de
support vector machines (SVM).
Com relação às noções básicas de informática, julgue o seguinte item.
O Power Query é uma ferramenta do PowerBI utilizada para
formatação de uma tabela importada.
I. No processo de aprendizagem supervisionada o computador recebe um conjunto de dados. Ele encontrará neste conjunto dados de entrada atrelados as saídas esperadas. Neste tipo de aprendizagem o objetivo é encontrar as regras que conseguem mapear aquelas entradas com aquelas saídas.
II. À aprendizagem por reforço é um tipo de treinamento usado onde enfrentamos um ambiente complexo. Através das tentativas e erro o computador busca uma solução para O problema. Para que a máquina entenda o que são acertos e erros ela receberá recompensas e penalidades durante o processo de busca da solução.
III. Quando o conjunto de dados repassado para o computador possui apenas os valores de saída possíveis (rótulos) mas não conhecemos nada a respeito dos valores das entradas, devemos fazer uso do processo de aprendizagem não supervisionada. Ela foi criada justamente para atender este cenário. Esse aprendizagem envolve complexidades adicionais quando comparada a aprendizagem supervisionada.
Valor real Valor do modelo X 150 140 100 110 120 100 120 115 25 120 110 100
Com base nos dados fornecidos,
São técnicas de Inteligência Artificial de Data Mining:
1. Estatística.
2. Reconhecimento de Padrões.
3. Representação do Conhecimento.
4. Regras de Associação.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
A técnica de validação cruzada é usada para avaliar modelos de classificação.
Com relação a esta técnica, é correto afirmar que
Certo grupo de pesquisadores utilizou a regressão logística para construir um classificador binário que estima se uma observação pertence a certo grupo de interesse. Este classificador é baseado em uma única variável explicativa x.
Suponha que a função obtida, após o treinamento, é 
(com p(x) = 1 indicando que a observação pertence ao grupo de
interesse). Uma nova observação tem variável x ≈ ln(3).
Esta nova observação deve ser classificada pelo classificador como
O Gráfico ROC de uma Análise ROC:
I. é bidimensional, onde o eixos Y e X do gráfico representam as medidas TVP (Taxa de Verdadeiros Positivos) e TFP (Taxa de Falsos Positivos), respectivamente.
II. tem sete regiões importantes que representam: Céu ROC, Inferno ROC, Quase Nunca Positivo, Quase Sempre Positivo, Quase Nunca Negativo, Quase Sempre Negativo e Variáveis Fora da Curva.
III. tem uma linha diagonal que representa Classificadores Aleatórios.
Está correto o que se afirma APENAS em
Segundo a robótica, sensores, efetuadores e controladores são considerados os principais componentes de um robô.
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