Dentre os conceitos que envolvem as características de Machine Learning, os paradigmas de aprendizado de máquina podem ser simbólicos, estatísticos, conexionistas, baseado em exemplos ou genético. Com base no exposto, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Simbólico.
II- Estatístico.
III- Baseado em exemplos.
IV- Conexionista.
V- Genético.
( ) Baseado em exemplos: uma forma de classificar um exemplo é lembrar de outro similar, cuja classe é conhecida, e assumir que o novo exemplo tem a mesma classe. Essa filosofia demonstra os sistemas baseados em exemplos, que os classificam como nunca vistos por meio de exemplos similares conhecidos. Esse tipo de sistema de aprendizado é denominado lazy (preguiçoso) e necessita manter os exemplos na memória para classificar novos exemplos, em oposição aos sistemas eager (gulosos), que utilizam os exemplos para induzir o modelo, descartando-os logo após.
( ) Conexionista: de modo geral, essa abordagem trata das redes neurais, que são construções matemáticas simplificadas, inspiradas no modelo biológico do sistema nervoso. A representação de uma rede neural envolve unidades altamente interconectadas e, por isso, o nome conexionismo é utilizado para descrever a área de estudo.
( ) Genético: paradigma de aprendizado derivado do modelo evolucionário proposto por David Goldberg, em 1989, no livro "Algoritmos genéticos em pesquisa, otimização e Machine learning". Um classificador genético consiste de uma população de elementos de classificação que competem para fazer a predição
( ) Buscam aprender construindo representações simbólicas de um conceito, por meio da análise de exemplos e contraexemplos dele. As representações simbólicas estão tipicamente na forma de alguma expressão lógica, árvore de decisão, regras ou rede semântica.
( ) Pesquisadores em estatística têm criado diversos métodos de classificação, muitos deles semelhantes aos métodos posteriormente desenvolvidos pela comunidade de aprendizado de máquina. A ideia geral consiste em modelos estatísticos para encontrar uma boa aproximação do conceito induzido.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - III - I - V - IV.
B I - II - III - IV - V.
C V - IV - III - I - II.
D III - IV - V - I - II.
I- Simbólico.
II- Estatístico.
III- Baseado em exemplos.
IV- Conexionista.
V- Genético.
( ) Baseado em exemplos: uma forma de classificar um exemplo é lembrar de outro similar, cuja classe é conhecida, e assumir que o novo exemplo tem a mesma classe. Essa filosofia demonstra os sistemas baseados em exemplos, que os classificam como nunca vistos por meio de exemplos similares conhecidos. Esse tipo de sistema de aprendizado é denominado lazy (preguiçoso) e necessita manter os exemplos na memória para classificar novos exemplos, em oposição aos sistemas eager (gulosos), que utilizam os exemplos para induzir o modelo, descartando-os logo após.
( ) Conexionista: de modo geral, essa abordagem trata das redes neurais, que são construções matemáticas simplificadas, inspiradas no modelo biológico do sistema nervoso. A representação de uma rede neural envolve unidades altamente interconectadas e, por isso, o nome conexionismo é utilizado para descrever a área de estudo.
( ) Genético: paradigma de aprendizado derivado do modelo evolucionário proposto por David Goldberg, em 1989, no livro "Algoritmos genéticos em pesquisa, otimização e Machine learning". Um classificador genético consiste de uma população de elementos de classificação que competem para fazer a predição
( ) Buscam aprender construindo representações simbólicas de um conceito, por meio da análise de exemplos e contraexemplos dele. As representações simbólicas estão tipicamente na forma de alguma expressão lógica, árvore de decisão, regras ou rede semântica.
( ) Pesquisadores em estatística têm criado diversos métodos de classificação, muitos deles semelhantes aos métodos posteriormente desenvolvidos pela comunidade de aprendizado de máquina. A ideia geral consiste em modelos estatísticos para encontrar uma boa aproximação do conceito induzido.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - III - I - V - IV.
B I - II - III - IV - V.
C V - IV - III - I - II.
D III - IV - V - I - II.
Respostas
Ed 
há 3 anos
A sequência correta é a alternativa B) I - II - III - IV - V.
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Com base na definição do Machine Learning, assinale a alternativa CORRETA:
A Um programa que aprende a partir da experiência E, em relação ao tempo T, com medida de desempenho P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
B Um programa que aprende a partir da experiência E, em relação a uma classe de tarefas T, com medida de problemas P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
C Um programa que aprende a partir da execução E, em relação ao tempo T, com medida de desempenho P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
D Um programa que aprende a partir da experiência E, em relação a uma classe de tarefas T, com medida de desempenho P, se seu desempenho em T, medido por P, melhora com E.
Com base nesse modo, assinale a alternativa CORRETA:
A Aprendizado supervisionado.
B Aprendizado por reforço.
C Aprendizado não supervisionado.
D Aprendizado por sistemas.
Sobre o fluxo de implementação de um algoritmo de Machine Learning, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A etapa de análise de dados é a primeira do processo de Machine learning e pode ser simples, do ponto de vista de se conectar a um Dataset CSV ou a um banco de dados relacional.
( ) A coleta de dados é a etapa em que se deve tratá-los, de forma correta, antes de seu uso ou armazenamento. Pode ser utilizada em conjunto com a análise exploratória de dados, quando se realiza um estudo das características dos dados, geralmente por meio de gráficos
( ) A etapa de escolha do modelo é o momento de selecionar os algoritmos que serão avaliados e futuramente aplicados em sua aplicação de Machine learning.
( ) A avaliação é responsável por utilizar o conjunto de testes e verificar a capacidade de generalização do algoritmo, ou seja, verificar se o algoritmo aprendeu com os dados de treino.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - V - V.
B F - V - F - V.
C V - F - F - F.
D V - F - V - F.
Com base nas formas de aprendizado, assinale a alternativa CORRETA:
A Classificação e regressão.
B Simbólico e estatístico.
C Supervisionado e não supervisionado.
D Incremental e não incremental.
Considerando uma tarefa de aprendizado de máquina, que seja um chatbot, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A tarefa (T) é a medida de desempenho é a porcentagem de mensagens de bots corretamente classificadas.
( ) A tarefa (T) é categorizar as mensagens enviadas por bots e por humanos.
( ) A experiência (E) é o histórico de várias mensagens anteriores corretamente identificadas.
( ) A medida (P) a medida de desempenho é a porcentagem de mensagens de bots corretamente classificadas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - F - F.
B V - F - V - F.
C F - V - V - V.
D F - F - V - V.
A arquitetura é organizada em cinco camadas: Fontes de dados, ETL +, Corpus, OLAP e Consumidor / Solicitante. Podemos perceber que o framework suporta interações e iterações porque os aplicativos (na camada Consumidor / Solicitante) não apenas consomem cubos de dados, mas podem solicitar dados que se adaptem melhor às suas necessidades. As fontes de dados são dinâmicas, pois são notícias coletadas de sites. Inicialmente, fornecemos um corpus de textos em inglês. Como parte do ETL +, o rastreador extrai dados de jornais digitais para obter o corpus on-line. Com base na imagem e associando com as etapas de aprendizado de um algoritmo de Machine Learning, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O Crawler faz a etapa de coleta de dados.
( ) O Crawler faz a etapa de preparação dos dados.
( ) A etapa de Limpeza e integração de dados coleta de dados.
V - F - V
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - V.
B V - F - F - V.
C F - V - V - V.
D V - F - V - F.
a) V - F - V - V.
b) V - F - F - V.
c) F - V - V - V.
d) V - F - V - F.
( ) Classificar novas gestantes com potenciais riscos na gravidez.
( ) Porcentagem de pacientes classificadas corretamente.
( ) Base de dados histórica contendo exemplos de gestantes com ou sem gravidez de risco.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
I- Tarefa T.
II- Medida de Desempenho P.
III- Experiência de Treinamento E.
a) II - I - III.
b) III - I - II.
c) III - II - I.
d) I - II - III.
( ) Supervisionado, Não Supervisionado, Por Esforço.
( ) Incremental e Não Incremental.
( ) Simbólico, Estatístico, Conexionista e Genético.
( ) Classificação, Regressão, Agrupamento e Associação.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
I- Modos de aprendizado.
II- Paradigmas de aprendizado.
III- Formas de aprendizado.
IV- Tarefas de aprendizado.
a) I - IV - III - II.
b) I - II - III - IV.
c) I - III - II - IV.
d) IV - III - II - I.
( ) Uma base de dados histórica em que os clientes já conhecidos são previamente classificados como bons ou maus pagadores.
( ) Porcentagem de clientes classificados corretamente.
( ) Classificar potenciais novos clientes como bons ou maus pagadores.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
I- Tarefa T.
II- Medida de Desempenho P.
III- Experiência de Treinamento E.
a) I - II - III.
b) II - I - III.
c) III - II - I.
d) III - I - II.
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