Questões de Concurso Para cti

Julgue o próximo item, relativo a extração e representação de conhecimento, ontologias, tecnologias semânticas e OWL (Ontology Web Language).

A OWL é uma linguagem voltada para a instanciação de ontologia web, podendo a ontologia OWL formalizar um domínio, definindo classes e propriedades e, por meio da semântica formal OWL, especificar como derivar consequências lógicas. 

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Entidades são os blocos de construção fundamentais das ontologias OWL 2 e definem o vocabulário de uma ontologia; assim, o conjunto de entidades constitui a assinatura de uma ontologia.

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A semântica baseada em RDF da OWL 2 atribui significado diretamente aos gráficos RDF e pode ser aplicada a qualquer ontologia OWL 2, sem restrições, assim como qualquer ontologia OWL 2 pode ser mapeada para RDF.

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As ontologias leves (lightweight ontologies) têm por objeto a definição detalhada, embora simples, de cada conceito representado de modo que se possa definir a taxonomia que representa a relação hierárquica entre conceitos.

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A OWL é uma linguagem de esquema para conformidade sintática utilizada para o desenvolvimento de aplicações baseadas na web semântica e avalia se o documento está sintaticamente estruturado.

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As ontologias e seus elementos são identificados por meio dos IRI (internationalized resource identifiers), em que cada IRI deve ser absoluto, ou seja, não relativo; logo dois IRI são estruturalmente equivalentes se e somente se suas representações de strings forem idênticas.

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Clustering é uma técnica de mineração de dados que agrupa dados não rotulados com base em suas semelhanças ou diferenças; os algoritmos de cluster podem ser categorizados em sobrepostos, hierárquicos ou probabilísticos. 

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Naive bayes é um algoritmo de machine learning supervisionado que realiza classificação com base no princípio da independência condicional de classe a partir do teorema de Bayes, em que o algoritmo avalia o quanto ele contribuiu para classificar a instância como boa ou ruim, construindo uma tabela de probabilidades.

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A regressão é um tipo de aprendizado não supervisionado cujo objetivo é entender a relação entre variáveis dependentes. 

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No aprendizado de máquinas, o aprendizado supervisionado compreende um conjunto de dados de treinamento para ensinar modelos a mostrar a saída desejada.

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As tarefas de aprendizado de máquina podem ser divididas em três grandes grupos: classificação, agrupamento e associação, devendo o primeiro grupo possuir uma classe que se pretenda prever.

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Overfitting é um comportamento esperado e desejável de aprendizado de máquina, uma vez que descreve assertividade e acurácia altas quando o modelo de aprendizado de máquina fornece previsões precisas para novos dados com base nos dados de treinamento. 

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Ocorre sobreajuste quando o modelo não pode determinar uma relação significativa entre os dados de entrada e saída, ou seja, quando o modelo não é treinado pelo período apropriado em relação à quantidade de dados.

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Em aprendizado de máquina, um modelo de bom desempenho com dados já treinados, mas que não lide muito bem com novos dados é denominado subajuste, ou seja, no subajuste se aprende com base no ruído dos dados. 

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No contexto do aprendizado de máquina, um algoritmo é definido como a especificação de uma relação probabilística existente entre variáveis diferentes.

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Aprendizado de máquina pode ser definido como a criação e o uso de modelos que são aprendidos a partir dos dados. 

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.

Aprendizado de máquina e mineração de dados são termos idênticos em relação aos seus objetivos e funções, pois ambos lidam com algoritmos de inteligência artificial para padrões em grandes conjuntos de dados em busca de conhecimento.

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O aprendizado de máquina computacional tem como objetivo aplicar técnicas computacionais na tentativa de validar padrões em dados e ratificar padrões que podem ser observados explicitamente nos dados.

Com relação a técnicas de processamento digital de imagens em visão computacional aplicada à robótica, julgue o próximo item.

Filtros convolucionais não podem ser utilizados, por exemplo, na detecção de bordas na imagem de uma câmera de um sistema detector de embalagens. 

Com relação a técnicas de processamento digital de imagens em visão computacional aplicada à robótica, julgue o próximo item.

A transformada de Hough corresponde a uma técnica para suavizar as bordas de determinada forma geométrica na imagem.