Questões de Concurso Público Petrobras 2022 para Ciência de Dados

Os hiperparâmetros de um modelo são todos os parâmetros que podem ser definidos antes do inicio do treinamento, diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante o treino do modelo. A busca por hiperparâmetros de determinado algoritmo de aprendizado de máquina que retorne o melhor desempenho medido em um conjunto de validação deu origem ao conceito de otimização de hiperparâmetros.

Acerca dos conceitos de otimização de hiperparâmetros de modelos de aprendizado de máquinas, julgue o item que se segue.  

A otimização bayesiana se utiliza do conceito de probabilidade para encontrar o valor de entrada de uma função que possa retornar o menor valor de saída possível. Nesse método, o número de iterações de pesquisa pode ser reduzido a partir da escolha dos valores de entrada, levando em consideração os resultados anteriores, o que caracteriza um processo iterativo. 

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue. 

Se a matriz de variância-covariância referente a três variáveis for

e se o menor autovalor dessa matriz for igual a 1,84, então as duas primeiras componentes principais explicam 81,6% da variação total referente a essas variáveis.  

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue. 

Considere que, em uma análise de agrupamentos por meio de mistura de gaussianas, três distribuições normais com médias   se referem, respectivamente, aos clusters 1, 2 e 3. Nessa situação, pelo modelo de mistura de gaussianas, o cluster 1 é constituído pelas observações mais próximas da média 

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue. 

Considere a tabela abaixo que mostra as distâncias entre cada observação de um conjunto de dados hipotético e os vetores médios (centroides) do cluster correspondente ao final da aplicação do algoritmo de agrupamento k-means. Com base nessa tabela, infere-se que o cluster 1 é constituído pelas observações 2, 5 e 10. 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Uma RNA é formada por unidades que fazem operações a partir das entradas (sinais) recebidas pelas suas conexões; cada sinal é multiplicado por um peso e, após a soma ponderada dos sinais, caso o nível de atividade atinja o threshold, a unidade produz uma determinada resposta de saída.