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Test

I A 3 Aprendizagem de máquina

Alceu Bernardino 17 preguntas

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Preguntas del test (17)

  1. 1A aprendizagem de máquina é utilizada em grandes volumes de informações e se dividem em supervisionadas e não supervisionadas, auxiliando na mineração de dados, São definições de Aprendizagem de máquina: EXCETO:
    1. APredição do futuro com base em fatos passados.
    2. BAprendem quando há mudança em sua estrutura, em seu programa, em sua base de dados e em suas entradas de maneira que seu comportamento futuro seja melhorado.
    3. CAdquirir conhecimento ou entendimento, adquirir habilidades através do estudo, instrução ou experiência.
    4. DOs autores preferem apresentar a aprendizagem de máquina como um ramo da Inteligencia Artificial, a criar uma definição formal para o termo.
    5. EDe forma precisa é a habilidade que pode ser adquirida por animais e máquinas através de treinamento.
  2. 2Para resolvermos problemas com o auxílio do computador precisamos de um Algoritmo que é uma sequencia de instruções com as quais transformamos entradas em saídas desejadas. São componentes de Algorítimos de aprendizagem de máquina supervisionados. EXCETO:
    1. AÁrvore de decisão, mais utilizado na prática e recomendado na mineração de dados onde através da divisão e conquista um grande problema é dividido em pequenos e simples problemas como "sim" e "não" e resolvidos de forma recursiva.
    2. BAtravés da Árvore de decisão os atributos são avaliados do nó raiz para os nós inferiores, e a maior dificuldade está na construção da árvore e na determinação da ordem adequada para avaliação dos atributos.
    3. Cdeve-se evitar: Erros de generalização e imprecisão, Falsos positivos e falsos negativos,
    4. DComo resultado podemos ter: Hipótese mais específica e hipótese mais genérica.
    5. E A Hipótese mais específica e a Hipótese mais genérica ocasiona o aumento do erro de generalização.
  3. 3No aprendizado de máquina não supervisionado esta recebe um conjunto de entradas, mas nenhum conjunto de saídas correspondentes. Marque a alternativa que não corresponde ao aprendizado não supervisionado.
    1. ACabe a máquina encontrar padrões e semelhanças entre os dados e a partir desses padrões gerar novas saídas corretas.
    2. BDescobrir padrões existentes nos daos através de agrupamentos (clusters) permitindo conclusões úteis a respeito deles
    3. CIdentificar o "Outlier", que é um objeto que se difere completamente dos demais e assim não interfere na obtenção dos padrões de classificação.
    4. Do método de divisão e conquista não visa simplificar os problemas complexos a simples respostas de "sim" e "não".
  4. 4No que se refere ao aprendizado de máquina, assinale a alternativa CORRETA:
    1. ANo aprendizado supervisionado, os dados são processados através de iterações na quais se procuram por padrões ocultos de semelhança.
    2. BNo aprendizado não supervisionado, os dados são agrupados em clusters, de acordo com suas semelhanças ou diferenças.
    3. CA utilização de dados de treinamento é característica de sistemas que utilizam aprendizado de máquina não supervisionado.
    4. DA utilização de dados de treinamento é característica de sistemas que utilizam aprendizado de máquina supervisionado.
  5. 5Avalie as afirmações abaixo, marcando ou clicando somente nas afirmações
    verdadeiras.
    1. AAs árvores de decisão auxiliam os métodos de aprendizado de máquina não supervisionado.
    2. BO algoritmo k-média se baseia na definição de centros e atualização da posição dos dados em relação a estes centros.
    3. CUm outlier pode ser definido como uma informação que se diferencia das demais do grupo e, portanto, não tem influência no comportamento geral dele.
    4. DUm dos objetivos do aprendizado supervisionado é permitir a classificação de informações que não fizeram parte do aprendizado de acordo com as classes de saída definidas nesta etapa.
  6. 6No Aprendizado supervisionado, para cada sequência de entrada, é dada uma saída desejada, e o objetivo da máquina é aprender a produzir a saída correta para novas entradas, que não fizeram parte de seu conjunto de treinamento.
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  7. 7No Aprendizado não supervisionado, para cada sequência de entrada, é dada uma saída desejada, e o objetivo da máquina é aprender a produzir a saída correta para novas entradas, que não fizeram parte de seu conjunto de treinamento.
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  8. 8No Aprendizado não supervisionado, a máquina recebe um conjunto de entradas, mas nenhum conjunto de saída correspondente, e cabe á máquinas encontrar padrões e semelhanças entre os dados, e assim a partir desses padrões gerar novas saídas corretas
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  9. 9No Aprendizado supervisionado, a máquina recebe um conjunto de entradas, mas nenhum conjunto de saída correspondente, e cabe á máquinas encontrar padrões e semelhanças entre os dados, e assim a partir desses padrões gerar novas saídas corretas
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  10. 10A "Clusterização" ocorre através de iteração (Iteração é o processo chamado na programação de repetição de uma ou mais ações) ou seja uma sequência de passos em que se busca agrupar os dados de forma que esses agrupamentos chamados clusters façam sentido.
    1. AVerdadero
    2. BFalso

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Questões sobre Inteligencia Artificial
Idioma
Português
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