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October 2023 1 91 Report
A caracterização de dados no aprendizado de máquina se refere ao processo de entender e resumir as propriedades de um conjunto de dados. É uma etapa importante no aprendizado de máquina, pois fornece informações sobre os dados e ajuda a identificar possíveis desafios e limitações. No aprendizado de máquina, existem vários tipos de dados que podem ser usados ​​para treinar e testar modelos.



Considerando o texto apresentado anteriormente, observe as afirmativas a seguir, sobre os tipos de dados, e as correlacione adequadamente aos termos ou ferramentas às quais se referem.



Dados numéricos
Dados categóricos
Dados de série temporal


São comumente usados em problemas relacionados à previsão, como previsão de preços de ações ou previsão do tempo.
Podem ser nominais, significando que as categorias não têm ordem, ou ordinal, significando que as categorias não têm uma ordem específica.
Podem ser usados para representar variáveis ​​contínuas, como altura ou peso, ou variáveis ​​discretas, como o número de itens vendidos.


Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos de informação.

a.
1-II; 2-I; 3-III.

b.
1-III; 2-I; 3-II.

c.
1-I; 2-II; 3-III.

d.
1-I; 2-III; 3-II.

e.
1-III; 2-II; 3-I.
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De uma forma geral, podemos dizer que as sucessivas operações de convolução nos sucessivos layers da rede vão extraindo as características da imagem em um nível cada vez mais complexo. É comum a realização de algumas operações em alguns desses layers, denominadas: convolução, padding e stride. Assinale a alternativa correta que demonstra a operação padding. a. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding é utilizada para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de entrada. b. A operação de convolução causa um aumento da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding atua para compensar o aumento na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de saída. c. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de uns (1s) nas "bordas" da matriz de saída. d. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de entrada e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de entrada. e. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de entrada e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de uns (1s) nas "bordas" da matriz de entrada.
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Uma das aplicações mais comuns de análise de sentimentos é como ferramenta de avaliação de produtos por clientes ou, ainda, em pesquisas de mercado. Tradicionalmente, a análise de sentimento está associada ao ato de identificar se uma opinião é positiva, negativa ou neutra em uma determinada avaliação. Considerando as ações que ocorrem no pré-processamento na análise de sentimento, avalie os elementos a seguir. Os textos são convertidos em uma matriz de ocorrência de tokens. As palavras são normalizadas em caixa alta. Removidos os tokens não alfabéticos. Removidas as stop words. Removida a acentuação. As palavras são reduzidas até a sua raiz/base. Está correto o que se afirma em: a. I, III, IV, V e VI, apenas. b. III, IV, V e VI, apenas. c. I, II e V, apenas. d. I, II, III, IV e V, apenas. e. IV, apenas.
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A partir de duas camadas intermediárias, já é possível aproximar funções não lineares, desde que sejam utilizados neurônios suficientes. Existem vários tipos de funções não lineares, das quais podemos destacar as funções erro, custo, sigmoide, tangente hiperbólica e Rectified Linear Unit (ReLU). Considerando as funções sigmoide, tangente hiperbólica e ReLU, analise as características descritas abaixo e as relacione adequadamente aos termos aos quais se referem. 1 – Sigmoide. 2 – Tangente hiperbólica. 3 – ReLU. I – Função normalmente utilizada na última layer (output layer). II – Pode ser vista como uma versão deslocada de uma outra função (centrada em zero). III – Essa talvez seja a função de ativação mais utilizada nos hidden layers. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos: a. 1-III; 2-II; 3-I. b. 1-II; 2-I; 3-III. c. 1-I; 2-II; 3-III. d. 1-I; 2-III; 3-II. e. 1-III; 2-I; 3-II.
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Podemos listar algumas aplicações dos algoritmos na resolução de problemas reais e na execução de tarefas presentes no nosso dia a dia e em diversas áreas da nossa sociedade, por exemplo: análise de sentimento, filtragem de mensagens indesejadas, sistemas de recomendação, agronegócios e saúde. Avalie as alternativas abaixo e assinale a que justifica um exemplo da utilização de aprendizado de máquina no agronegócio. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo de agrupamento k-médias para a classificação e o agrupamento de hortaliças. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo Naive Bayes para a classificação e o agrupamento de hortaliças. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo Support Vector Machine (SVMs) para a classificação e o agrupamento de hortaliças. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo RNAs para a classificação e o agrupamento de hortaliças. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo Backpropagation para a classificação e o agrupamento de hortaliças.
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O sistema operacional Android possui uma SDK contendo diversas bibliotecas e classes que facilitam a criação de aplicativos. Uma dessas classes é a Intent, focada em interpretar as interações do usuário com o sistema operacional.
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A arquitetura de um sistema operacional em dispositivo móvel é dividida em camadas que separam o hardware dos demais softwares. Isso ajuda o desenvolvedor a se preocupar somente com o seu código-fonte, e não com o gerenciamento do hardware ou demais softwares. Ao acessar a documentação oficial do Android, na seção “plataforma” e no submenu “tecnologia”, encontramos diversas informações referente à arquitetura do sistema operacional Android. Com base nas informações apresentadas, identifique se são (V) verdadeiras ou (F) falsas as afirmativas a seguir. ( ) O Android é um sistema operacional gratuito, baseado no kernel do Linux, sendo este último open source. ( ) As versões mais atuais do Android utilizam a Dalvik ao invés do Android Runtime para executar o aplicativo. ( ) Além da estrutura de APIs do Java, a arquitetura Android tem bibliotecas nativas na linguagem C++. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA. a. V - F - V. b. F - V - V. c. F - F - V. d. V - F - F. e. V - V - F.
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Uma Intent pode ser categorizada em dois tipos: Intent explícita e Intent implícita, sendo que essa última é definida dentro do arquivo AndroidManifest.xml e invocada dentro da Activity com o seguinte comando: new Intent(“NOME_DA_ACAO”). Com esse entendimento, assinale a alternativa que responda como deve ser a escrita do código, dentro do arquivo AndroidManifest.xml, para o seguinte comando: new Intent(“ABRIR_PODCAST_FAVORITO”). Esses códigos foram criados utilizando a IDE Android Studio Dolphin na versão 2021.3.1 Patch 1 e a SDK do Android na versão Tiramisu – API Level 33.
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PERGUNTA 7 Todo aplicativo precisa capturar as interações do usuário com ele, e, em um smartphone, isso costuma ser realizado via uma tela sensível ao toque (touchscreen). Essas interações são representadas pela classe Intent, que é uma classe importante no desenvolvimento para Android. Ela é utilizada dentro do arquivo AndroidManifest.xml e dentro de uma Activity e faz parte do pacote android.content. Com relação à classe Intent, assinale a alternativa correta. a. Dentro de um aplicativo, podemos usar somente uma Intent em cada Activity. b. Uma Intent envia uma informação à Activity solicitando algo a ser realizado. c. Devo usar Intent caso seja necessário traçar rotas utilizando o Google Maps. d. Uma Intent envia mensagens ao Android em um mecanismo de Monocast. e. Para trocar de tela em um aplicativo, devemos usar a classe Intent.
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As chamadas Máquinas de Vetores de Suporte (MVS), do inglês Support Vector Machines (SVM), trabalham com vários algoritmos de otimização, que são considerados complexos. Esses algoritmos de otimização têm a finalidade de obter os limites que existem na classificação de um conjunto de dados. Ainda que sejam considerados complexos, pode-se abstrair alguns “modus operandi” desses algoritmos complexos utilizados. Assinale a alternativa correta que descreve – no caso mais simples, em que temos duas classes linearmente separáveis – a expressão que é a equação do hiperplano. a. h(x) = w * x / b. b. h(x) = w + x + b. c. h(x) = w * x + b. d. h(x) = w + x * b. e. h(x) = w * x * b.
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Na computação, existem várias maneiras de classificar os algoritmos, por exemplo, pelo seu método de implementação. Um algoritmo de (lacuna 1) _____________________________, que induz uma árvore de decisão durante o seu processamento, será executado até que um (lacuna 2) __________________________________ seja encontrado. Caso contrário, ele continuará (lacuna 3) _____________________________ os subconjuntos de dados que vão sendo formados. Preencha as lacunas escolhendo a alternativa correta: a. recursividade, critério de parada, particionando. b. recursividade, comando, particionando. c. iteratividade, comando, complementando. d. recursividade, critério de parada, complementando e. iteratividade, critério de parada, particionando.
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