Questões de Concurso Público TCE-PA 2024 para Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados

Alguns algoritmos de aprendizado de máquina foram desenvolvidos para trabalhar com atributos discretos. Porém, dados coletados no mundo real muitas vezes são contínuos.
Nesses casos, podemos usar métodos de discretização no tratamento dos dados. Um desses métodos de discretização consiste em estabelecer os limites das partições de forma que cada partição tenha aproximadamente o mesmo número de elementos.
O método acima descrito é o

O tratamento dos dados influencia diretamente no desempenho de muitos algoritmos de aprendizado de máquina.
A respeito de métodos de normalização e padronização numéricos é correto afirmar que

Ao se utilizar bancos de dados reais no treinamento de métodos de aprendizado de máquina é normal se deparar com entradas que possuem um ou mais parâmetros (campos) ausentes.
Com relação às estratégias para lidar com dados ausentes, analise as afirmativas a seguir.
I. Só é possível realizar imputation quando o atributo (feature) ausente é numérico. II. Ao utilizar o k-nearest neighbors (KNN) para fazer o imputation é uma boa estratégia primeiro fazer a normalização ou padronização dos dados. III. Ao se trabalhar com bancos de dados com poucas amostras (itens), uma estratégia usualmente utilizada para lidar com as amostras) que possuem valores ausentes é a remoção.
Está correto o que se afirma em

Modelos de aprendizagem de máquina são, em geral, avaliados com métricas que indicam os quão poderosos e relevantes eles são. Entre exemplos de métricas de avaliação utilizadas para modelos de classificação binária, podemos citar:

• Taxa de precisão (razão entre verdadeiros positivos e o total dos verdadeiros positivos e falsos positivos); • Taxa de sensibilidade (razão entre verdadeiros positivos e o total dos verdadeiros positivos e falsos negativos, também conhecida por recall); e • Escore F1 (F1-score, também chamado de F-measure), que relaciona as taxas de precisão e de sensibilidade. Suponha a existência de um modelo de classificação binária cuja taxa de precisão é de 90,00% e cuja taxa de sensibilidade é de 75,00%. Utilize aproximação de duas casas decimais.
O escore F1 referente a esse modelo é 

Diferentes técnicas de classificação são utilizadas em aprendizado de máquina para organizar e categorizar dados de acordo com características predefinidas.
Com respeito a técnicas de classificação em aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir.
I. A regressão logística determina um hiperplano no espaço n- dimensional para separar as instâncias de dados de entrada em partições de acordo com suas classes. II. As máquinas de vetores de suporte (Support Vector Machines - SVM) consistem em uma abordagem probabilística, determinando uma distribuição de probabilidades de que uma nova instância de dados de entrada pertença as respectivas classes. III. O algoritmo K vizinhos mais próximos (K Nearest Neighbors - KNN) classifica uma nova instância de dados de entrada conforme a classe das instâncias mais próximas já observadas.
Está correto o que se afirma em

A análise de componentes principais (Principal Component Analysis - PCA) é uma técnica de redução de dimensionalidade de dados utilizada em diversas aplicações, tais como em compressão de imagens e em processamento de linguagem natural.
Em relação à análise de componentes principais, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas.
( ) Permite a identificação de correlações e de estruturas de menor dimensionalidade na distribuição espacial dos dados, caracterizadas pelas direções onde há maior variância. ( ) Envolve o cálculo de autovalores e autovetores de matrizes de covariâncias, determinando-se as componentes principais das distribuições de dados. ( ) É adequada para identificar correlações não-lineares entre os dados de um conjunto de alta dimensionalidade, projetando estruturas em espaços vetoriais de menores dimensões.
As afirmativas são, respectivamente,

As redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks - ANN) constituem um grupo de algoritmos inspirados nas funções dos neurônios no cérebro humano. Diversas arquiteturas de redes neurais são utilizadas para diferentes problemas, conforme suas funcionalidades.
Existe uma arquitetura de rede neural específica, especialmente apropriada ao reconhecimento de padrões de imagens e vídeos, por possuir as seguintes propriedades:
• As informações fluem apenas em uma direção. • As informações são propagadas em diferentes camadas neurais que filtram características (isto é, as features). • As informações são propagadas em diferentes camadas que reduzem sua dimensionalidade.
Das opções a seguir, as redes que mais aderem às propriedades listadas acima são as redes 

Alguns dos primeiros modelos de linguagem de larga escala desenvolvidos tendiam a gerar resultados incorretos com excesso de confiança, caracterizando o que se convencionou chamar de alucinações dos modelos. Uma estratégia de mitigação das alucinações é o uso da técnica de Geração Aumentada por Recuperação, ou Retrieval-Augmented Generation (RAG).
A respeito da RAG, avalie as afirmativas a seguir.
I. Baseia-se na combinação de sistemas de recuperação de informações e de modelos generativos capazes de produzir novos textos. II. Permite aos modelos buscarem informações relevantes em bases de dados mais confiáveis durante o processamento das consultas dos usuários (user queries), viabilizando melhor adequação a contextos e melhor qualidade das respostas. III. Não altera os parâmetros dos modelos generativos, e, portanto, não influencia o treinamento das redes neurais com informações recuperadas de bases de dados externas.
Está correto o que se afirma em