Questões de Concurso Público ANTT 2024 para Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres – Especialidade: Engenharia - Conhecimentos Específicos

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado. 

Modelos de aprendizado não supervisionado são utilizados em três tarefas principais, entre as quais está a redução de dimensionalidade, que é uma técnica usada para se reduzir o número de entradas de dados a um tamanho gerenciável, não havendo, nesse caso, preservação da integridade do conjunto de dados.  

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado. 

No modelo a seguir, que contém regras que incluem os itens A, B, C, D, E, F, G e H, as regras 1 e 2 pertencem a um mesmo grupo de regras.

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado. 

No aprendizado supervisionado, os algoritmos de Naive Bayes e o de máquinas de vetores de suporte são utilizados tanto na classificação quanto na regressão.

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado. 

Ocorre sobreajuste quando um modelo de dados é incapaz de capturar o relacionamento entre as variáveis de entrada e saída com precisão, o que gera uma alta taxa de erro tanto no conjunto de treinamento quanto nos dados não exibidos.  

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado. 

A regressão logística é usada para fazer uma previsão sobre uma variável categórica comparada a uma contínua; assim como a regressão linear, a regressão logística também pode ser usada para estimar o relacionamento entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.

A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir. 

Para permitir que computadores processem a linguagem humana na forma de dados de texto, ou de voz, entendendo seu significado integral, o processamento de linguagem natural combina linguística computacional, modelagem com base em regras da linguagem humana, com modelos estatísticos, de machine learning e de deep learning. 

A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir. 

As redes neurais artificiais são um subconjunto de machine learning, estão no cerne dos algoritmos de deep learning e são compostas por camadas de um nó, contendo uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. 

A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir. 

As redes neurais convolucionais distinguem-se das demais redes neurais por seu desempenho superior, tendo suas entradas três tipos principais de camadas: convolucional, de agrupamento e totalmente conectada. 

A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir. 

Umas das principais diferenças entre o backpropagation e o SGD (stochastic gradient descent) é a forma como os pesos são atualizados, visto que o SGD utiliza o gradiente calculado para todos os dados de treinamento, ao passo que o backpropagation usa o gradiente calculado apenas para um mini-batch de dados de treinamento.

Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, tratamento e visualização de dados, julgue o item que se segue.

A limpeza de dados consiste no processo de reorganização dos dados para a garantia de sua qualidade e consistência.

Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, tratamento e visualização de dados, julgue o item que se segue.

Em ETL, o armazenamento de dados pode ser feito em bancos de dados ou em data warehouse, mas não em data lakes, porque estes seguem um padrão diferente e, geralmente, armazenam seus dados por meio do armazenamento de objetos ou nos HDFS (hadoop distributed file systems). 

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. 

Os sistemas de recomendação utilizam vários algoritmos, entre os quais estão os embasados em conteúdo, cuja abordagem consiste em analisar as interações passadas dos usuários com os produtos.

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. 

A classe de algoritmos denominada classificação é utilizada no grupo de aprendizado não supervisionado; esse modelo aprende a executar uma tarefa a partir de dados não rotulados (sem um resultado conhecido), apenas com base em suas características e padrões semelhantes. 

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. 

Os algoritmos de regras de associação constroem regras com apenas uma única conclusão, ao contrário dos algoritmos de árvore de decisão, que tentam localizar muitas regras, cada uma delas com uma conclusão diferente.  

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. 

A regressão linear é o método mais utilizado de análise preditiva; nela, são usadas relações lineares entre uma variável dependente (destino) e uma ou mais variáveis independentes (preditores) para prever o futuro do destino.

No que se refere a deep learning e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.

A mineração de dados é comumente classificada por sua capacidade de realizar determinadas tarefas, entre as quais está a estimação, que, embora similar à classificação, é usada quando o registro é identificado por um valor numérico e não um categórico.

No que se refere a deep learning e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.

As redes neurais de deep learning, ou redes neurais artificiais, tentam imitar o cérebro humano por meio de uma combinação de entradas de dados, pesos e viés; esses elementos trabalham juntos para reconhecer, classificar e descrever com precisão os objetos dentro dos dados.

Julgue o item a seguir, relativo à ferramenta SAS (statistical analysis software). 

A arquitetura SAS se divide em três camadas: a do cliente; a intermediária; e a posterior, que consiste nos componentes utilizados para visualizar o portal e seu conteúdo.

Julgue o item a seguir, relativo à ferramenta SAS (statistical analysis software). 

A ferramenta SAS pode ser utilizada para uma ampla gama de tarefas, incluindo-se análise exploratória de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial e mineração de dados.

Julgue o item a seguir, relativo à ferramenta SAS (statistical analysis software). 

Os recursos SAS são desenvolvidos em torno de um alicerce denominado plataforma SAS, que é preparada para atender aos usuários desde a exploração e preparação dos dados até o gerenciamento, a publicação e o monitoramento de modelos SAS e open source.