A exploração de dados no aprendizado de máquina se refere ao processo de examinar e resumir um conjunto de dados para obter uma melhor compreensão de suas características, estrutura e relacionamentos entre as variáveis. O objetivo da exploração de dados é identificar padrões, outliers e relacionamentos entre variáveis, que podem informar a escolha de recursos e modelos para um problema de aprendizado de máquina.



Considerando o apresentado, analise as afirmativas a seguir sobre a exploração de dados e as correlacione adequadamente aos termos ou ferramentas às quais se referem.



Técnica de visualização
Técnica de limpeza de dados
Técnica de redução de dimensionalidade


Processo de identificação e remoção de dados incorretos, incompletos ou irrelevantes de um conjunto de dados.
Processo de redução do número de variáveis ​​ou recursos em um conjunto de dados.
Gráficos de dispersão, histogramas e gráficos de caixa podem ajudar a visualizar a distribuição e as relações entre as variáveis ​​em um conjunto de dados.


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

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

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

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

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

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