Questões de Concurso Comentadas para cti

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

As redes neurais permitem construir modelos que sejam padronizados de acordo com o funcionamento do cérebro humano. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

Random forests fornecem pontuações de distância euclidiana entre os recursos que podem ser usadas para compreender a importância relativa de cada recurso na previsão. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

O algoritmo Apriori emprega busca em profundidade e gera conjuntos de itens candidatos (padrões) de k elementos a partir de conjuntos de itens de k − 1 elementos, sendo os padrões não frequentes eliminados. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

O objetivo das regras de associação é encontrar todos os conjuntos de itens que possuem confiança mínima com máximo de dados observados. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

A distância de Minkowski entre duas cadeias de caracteres é definida como o número mínimo de operações de edição necessárias para transformar a primeira cadeia de caracteres na segunda. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.

Os algoritmos baseados em árvore de decisão definem modelos com uma técnica para estimar a probabilidade de um evento ocorrer sob determinada circunstância, usando-se uma estimativa a priori da probabilidade de sua ocorrência. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

No algoritmo K-means, a similaridade intragrupo é avaliada considerando-se o valor médio dos objetos em um grupo, que pode ser visto como o seu centro de gravidade ou o centroide. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 
A tarefa do agrupamento consiste em segmentar uma base de dados não rotulada em grupos que tenham algum significado ou utilidade prática.

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

No processo de análise, as atividades de limpeza, filtragem e estruturação dos dados estão concentradas na etapa de compreensão dos dados. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.

Em um processo de análise de dados, os shadow systems não representam dados consolidados, por isso devem ser excluídos de todas as fases do projeto.  

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

A análise descritiva tem como objetivo responder à pergunta ‘o que aconteceu?’, ao passo que a análise diagnóstica visa responder à questão ‘por que isso aconteceu?’. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

As anomalias verificadas em um conjunto de dados devem ser descartadas de modo a se manter a harmonia do conjunto analisado. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

No processo de análise de dados, a identificação de correlação entre dois dados define também a causalidade entre esses dados. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

É na etapa de modelagem do processo de análise que ocorrem a seleção dos dados, a definição e a construção do modelo. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

A toquenização (do inglês tokenization) de palavras é uma atividade inerente aos algoritmos de análise granular de palavras em documentos. 

Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo. 

No contexto de mineração de dados, o atributo da veracidade está associado ao grau de confiabilidade dos dados utilizados na solução. 

Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo. 

Em data mining, um mesmo processo de análise de dados pode utilizar bancos de dados relacionais ou NoSQL, mas não simultaneamente. 

Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo. 

O processo de análise por inferência busca o conhecimento dos dados para obtenção de resultados consolidados. 

Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo. 

Em um banco de dados NoSQL, o requisito de consistência para sistemas distribuídos é obtido quando todos os nós contêm os mesmos dados. 

Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo. 

Em data mining, a técnica de associação é uma função que determina o coeficiente de afinidade entre certos eventos.