Questões de Concurso Comentadas para nível superior especialista- projetos análise econômica

Em relação aos métodos de visualizações de dados, julgue o item que se segue. 

A técnica de comparação controlada (controlled comparison) de uma visualização de dados é utilizada em visualizações de dados reduzidos e simples.

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

A utilização de valores aleatórios nos métodos modernos de inicialização dos pesos das camadas das redes neurais artificiais (RNA) permite evitar o problema do desaparecimento do gradiente (vanishing gradient problem).

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

As redes neurais convolucionais (CNN) são aplicadas exclusivamente a problemas de regressão de dados, a partir da utilização da função de regressão logística.  

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine learning).

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

O modelo de mistura gaussiana (GMM) é um método que descreve um agrupamento de amostras para determinado espaço de características, em que o GMM é uma mistura de k distribuições gaussianas associadas à mudança de estado dos pixels.

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n  em um espaço de dimensão m , em que m < n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões. 

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos de dados.  

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como premissa básica encontrar elementos em um conjunto de dados que impliquem a presença de outros elementos na mesma transação, com um grau de certeza definido pelos índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode ser realizado, por exemplo, por meio do algoritmo a priori. 

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

A validação cruzada pode ser utilizada para detectar quando uma rede neural está sendo treinada de maneira excessiva (overtraining) e assim interromper o treinamento antes que isso ocorra, como, por exemplo, por meio do princípio orientador atrativo para o ajuste dos pesos e bias durante o processo de treinamento da RNA. 

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.  

O trade off entre variância e viés é afetado pela utilização de polinômios, com graus que variam de zero a três, em que o emprego de polinômios de ordem ímpar produz sempre melhores resultados no que diz respeito à redução da variância e viés que os de ordem par, seja para estimativas com regressões locais constantes e lineares, seja para as estimativas de ordem quadrática e cúbica.

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.  

A despeito do alto grau de aplicabilidade das técnicas de regularização na classificação e na regressão, no que se refere à sua acurácia, tais técnicas tendem a causar o sobreajuste (overfitting) devido à influência de coeficientes responsáveis por flutuações excessivas.

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.  

As técnicas de regressão são utilizadas tanto para prever quando para entender como o sinal avaliado é afetado pela variação dos preditores, ou ainda, para identificar os preditores mais importantes na relação entre o sinal avaliado e cada um deles.

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.  

Em se tratando de modelos de regressão linear, indica-se a utilização dos seguintes métodos não paramétricos para a estimação dos resultados: mínimos quadrados (MQ) e de support vector machines (SVM).  

Com relação ao uso da função PROCV no MS Excel, julgue o item que se segue. 

A busca por um intervalo pode ser feita por correspondência aproximada ou correspondência exata.

Com relação ao uso da função PROCV no MS Excel, julgue o item que se segue. 

Na busca por correspondência aproximada, os valores da primeira coluna da matriz devem estar classificados em ordem crescente.

Com relação ao uso da função PROCV no MS Excel, julgue o item que se segue. 

O primeiro argumento utilizado na fórmula PROCV é o num_indice_coluna, que representa a localização do intervalo do valor a ser procurado.

Com relação ao uso da ferramenta MS Excel, julgue o item a seguir.

A função PROCH permite buscar um valor em uma linha especificada de um intervalo entre colunas.

Com relação ao uso da ferramenta MS Excel, julgue o item a seguir.

A fórmula =SOMASE(A1:A10;”>10”) representa o uso da função SOMASE em uma célula que somou valores maiores que 10 contidos no intervalo entre as células A1 e A10. 

Com relação ao uso da ferramenta MS Excel, julgue o item a seguir.

Ao serem automaticamente vinculadas à nova planilha, as tabelas dinâmicas criadas a partir de dados oriundos de fontes externas não precisam ser atualizadas.

Com relação ao uso da ferramenta MS Excel, julgue o item a seguir.

Para inserir uma planilha oriunda de um conjunto de dados na nuvem ou do PowerBI, usa-se a opção Inserir – Criar Tabela Dinâmica.