Tecnologia da Informação
Questões de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados
6 questões de provas reais da Cebraspe sobre Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados, com gabarito e comentário. Responda antes de abrir o gabarito.
158 questões desse assunto no acervo do Yatta. Esta página mostra uma amostra fixa.
Questão 1CebraspeDATAPREV2023
Um sistema de aprendizado não supervisionado, dotado de um conjunto de dados de treinamento que foram classificados manualmente, tenta aprender, a partir desses dados de treinamento, uma forma de classificá-los, bem como de classificar novos dados, ainda não observados.
- C Certo
- E Errado
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Gabarito: ErradoA afirmativa descreve o aprendizado supervisionado, não o não supervisionado. No aprendizado não supervisionado, os dados não possuem rótulos (classificação manual), sendo o objetivo encontrar padrões ou estruturas ocultas nos dados, e não aprender a classificá-los.
Questão 2CebraspeDATAPREV2023
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado
A regra de associação é uma técnica que busca relações de co-ocorrência entre objetos de uma base de dados.
- C Certo
- E Errado
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Gabarito: CertoA afirmativa está correta porque a Mineração de Regras de Associação visa identificar padrões de co-ocorrência em grandes conjuntos de dados, expressos pela estrutura se-então. O conceito baseia-se na análise de frequências de itens que aparecem juntos, técnica consagrada pelo algoritmo Apriori, amplamente cobrado em provas de TI.
Questão 3CebraspeDATAPREV2023
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado
A compressão de atributos é uma técnica de redução de dimensionalidade na qual atributos irrelevantes ou redundantes são identificados e desconsiderados.
- C Certo
- E Errado
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Gabarito: ErradoA afirmativa descreve a selecao de atributos. A compressao de atributos, como no PCA, transforma os dados em um novo espaco de menor dimensao, criando novas variaveis que combinam as originais, em vez de apenas descartar as existentes.
Questão 4CebraspeDATAPREV2023
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado
O PCA é um procedimento estatístico que converte um conjunto de objetos com atributos possivelmente correlacionados em um conjunto de objetos com atributos linearmente descorrelacionados.
- C Certo
- E Errado
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Gabarito: CertoO PCA (Análise de Componentes Principais) utiliza uma transformação ortogonal para converter observações de variáveis possivelmente correlacionadas em um conjunto de valores de variáveis linearmente não correlacionadas, chamadas de componentes principais, mantendo a maior variância possível dos dados.
Questão 5CebraspeDATAPREV2023
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado
O algoritmo k-means seleciona objetos reais de uma base de dados como centroide do grupo para realizar o agrupamento de objetos semelhantes.
- C Certo
- E Errado
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Gabarito: ErradoA afirmativa está incorreta porque o k-means utiliza a média aritmética dos pontos para calcular os centroides, que podem ser posições espaciais fictícias. A versão que utiliza objetos reais do conjunto de dados é o algoritmo k-medoids.
Questão 6CebraspeDATAPREV2023
Julgue os próximos itens, relativos a aprendizado de máquina.
As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.
- C Certo
- E Errado
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Gabarito: ErradoO erro reside em confundir regressão com classificação. A regressão estima valores numéricos contínuos, enquanto a determinação de categorias é função dos algoritmos de classificação. A afirmativa correta substituiria regressão por classificação.
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