Questões de Concurso

Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as categorias de aprendizado de máquina às suas características.
Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo. 
Coluna 2  ( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-determinado a priori.
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por exemplo, gerando agrupamentos de dados.
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
( ) Processo de aprendizado baseado em redes neurais com várias camadas (em geral, mais de cinco camadas): entrada, saída e oculta.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:

Qual é a etapa de modelagem da metodologia CRISP-DM na qual são tratados os valores nulos e pode ser necessário fazer fusão com outros dados? 

Suponha que você precisa tomar uma decisão para controle do estoque. Você deseja saber sobre os relacionamentos entre os dados considerando as informações do tipo “um departamento que compra microcomputadores tem três vezes mais probabilidade de comprar cafeteiras que departamentos que não compram microcomputadores.” Esses modelos de padrões de comportamento são obtidos por meio de: