Questões de Concurso Comentadas para ciência da informação

Um aplicativo para edição de textos foi disponibilizado para seus usuários sob a forma de computação em nuvem. Esses usuários podem se conectar virtualmente, colaborando mutuamente para a elaboração de documentos. Tais documentos, bem como os respectivos históricos de versões anteriores, são armazenados na nuvem.

Com referência a essa situação hipotética, julgue o próximo item.

A situação descreve um modelo de nuvem denominado PaaS (platform as a service).

 

Considerando que uma amostra aleatória simples X0,X1 ... , Xn seja retirada de uma distribuição com média μ e variância σ2,com respeito à soma ponderada

 

na qual |Ø| < 1, julgue o item que se segue.

Com base no teorema do limite central, é correto concluir que a variável padronizada 

converge em distribuição para uma distribuição normal padrão quando n → + ∞ 

Com referência aos conceitos de banco de dados e data warehouse, julgue o item seguinte. 
O Hadoop Distributed File System (HDFS) é construído usando a linguagem Java, o que permite que sua arquitetura mestre/escravo seja implementada em uma ampla variedade de máquinas

Com referência aos conceitos de banco de dados e data warehouse, julgue o item seguinte. 

Em sistemas NoSQL baseados em armazenamento de chave-valor, a chave é multidimensional e composta pela combinação do nome de tabela com a chave linha-coluna e com o rótulo de data e hora.  

A partir das informações constantes no modelo e dos dados sobre o conteúdo dos atributos, julgue o item subsecutivo.

Por meio do comando SQL a seguir, é possível recuperar o nome dos pesquisadores responsáveis por projetos, seguido pelo nome de seu orientador, mas apenas os projetos orientados por Pedro. 

Com respeito a métodos para imputação de dados, julgue o seguinte item.

Um dos passos para tratar com dados faltantes é avaliar o tipo de dado perdido; assim, por exemplo, o método MICE (multivariate imputation by chained equations) não seria aplicável para dados perdidos do tipo MAR (missing at random). 

Com respeito a métodos para imputação de dados, julgue o seguinte item.

O método de imputação K-NN (k-nearest neighbours) leva em consideração os padrões de similaridade presentes no conjunto de dados para predizer os valores faltantes. No entanto, a escolha da função de distância para a aplicação desse método, como, por exemplo, HEOM (heterogeneous euclidean-overlap metric) ou HVDM (heterogeneous value difference metric), pode influenciar significativamente nos resultados da imputação.

Considerando uma série temporal representada por {X_t}, julgue o item a seguir.

Se a série temporal for gerada por um processo na forma

no qual E_t representa um ruído branco com média zero e desvio padrão igual a 1, então a variância de X_t será igual a 0,5. 

Considerando uma série temporal representada por {X_t}, julgue o item a seguir.

Se a figura abaixo apresenta a forma da função de autocorrelação parcial (facp) da série temporal {X_t}, na qual as correlações parciais são nulas nos lags iguais ou superiores a 2, então a autocorrelação entre X_t e X_t-4 é igual a zero.

Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.

Suponha que a palavra amor ocorra 1.000 vezes no último livro escrito por certo autor, que escreveu, no total, 10 livros. Nesse caso, se a palavra amor for encontrada em todos os livros desse autor, então o valor do TF-IDF (term frequencyinverse document frequency) referente à palavra amor no último livro escrito será igual a 1/1.000.

Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.

O CBOW é um modelo de aprendizado de máquina desenhado para prever contexto com base em determinada palavra. 

Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.

Stop-words constituem um conjunto de palavras que proporcionam pouca informação para o significado de uma frase. 

Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.

Mask RCNN (region-based convolutional neural network) é um método para segmentação de objetos e instâncias que se baseia em detecção, enquanto o método SSAP (single-shot instance segmentation) se baseia em pixels.  

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Uma rede neural convolucional é composta por camadas convolucionais, unidades de processamento não linear e camadas de subamostragem (pooling); ela possui como característica a habilidade em explorar correlações temporais e espaciais nos dados. 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Em RNA, o uso de early stopping, ainda que não evite o overfitting, permite calcular com mais precisão a classificação nos dados de validação e, assim, melhorar a acurácia do treinamento. 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Rede neural recorrente é uma arquitetura similar à feedforward; a diferença é que a cada nova camada oculta (hidden layer) é acrescentada outra camada recorrente à arquitetura conectada à camada anterior, duplicando assim a quantidade de camadas. 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

O algoritmo de backpropagation consiste das fases de propagação e de retro propagação: na primeira, as entradas são passadas através da rede e as previsões de saída são obtidas; na segunda, se calcula o termo de correção dos pesos e, por conseguinte, a atualização dos pesos.

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

As funções de ativação são elementos importantes nas redes neurais artificiais; essas funções introduzem componente não linear nas redes neurais, fazendo que elas possam aprender mais do que relações lineares entre as variáveis dependentes e independentes, tornando-as capazes de modelar também relações não lineares. 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Em RNA formada unicamente de perceptron, uma pequena alteração nos pesos de um único perceptron na rede pode ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron; mesmo com a inserção das funções de ativação, não é possível controlar o nível da mudança, por isso, essas redes são voltadas para a resolução de problemas específicos, tais como regressão e previsão de séries temporais.  

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue. 

Considere que, em uma análise de agrupamentos por meio de mistura de gaussianas, três distribuições normais com médias   se referem, respectivamente, aos clusters 1, 2 e 3. Nessa situação, pelo modelo de mistura de gaussianas, o cluster 1 é constituído pelas observações mais próximas da média