A redução de uma base de dados pode impactar tanto nos atributos quanto nos objetos, permitindo a diminuição da dimensionalidade dos objetos ou a redução da quantidade de objetos presentes na base. No que diz respeito à redução do número de atributos, é possível empregar métodos para transformar os atributos existentes na base, permitindo a obtenção de uma representação mais compacta e eficiente dos dados. Esses métodos podem envolver desde a seleção dos atributos mais relevantes até a aplicação de técnicas de codificação ou transformação dos atributos, a fim de obter uma representação mais simples e de fácil interpretação dos dados.

Com base nas informações referentes aos métodos de amostragem, identifique se são verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmativas a seguir.

( ) Amostragem aleatória sem substituição.
( ) Amostragem aleatória com substituição.
( ) Amostragem realizada por grupo.
( ) Amostragem realizada por aleatoriedade.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
a. F - F - V - V.
b. V - F - V - F.
c. V - V - V - F.
d. V - F - V - V.
e. V - F - F - V.
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As redes neurais artificiais são um tipo específico de aprendizado de máquina usado para melhorar o desempenho de um programa por meio da experiência. Muitas outras formas de aprendizado de máquina podem ser agrupadas nessa categoria, mas cada uma tem uma identidade única. Atualmente, a forma mais popular de aprendizado de máquina são as redes neurais artificiais. Muitas técnicas de aprendizado de máquina exigem conhecimento prévio dos dados que estão analisando. Isso inclui métodos de detecção de anomalias neurais e estatísticas, que funcionam com dados contínuos. Outras técnicas, como regras de classificação e árvores de decisão, operam com dados ordenados sem um conhecimento pré-construído da distribuição. Com base em alguns métodos de aprendizagem de máquina, analise as afirmativas a seguir e marque V para as verdadeiras e F para as falsas. I. ( ) Algoritmos de classificação (tipo 2): assim como as árvores de decisão e as regras de classificação, costumam ser usados ​​como métodos supervisionados. II. ( ) Algoritmos de agrupamento (tipo 1): alguns tipos de algoritmos de ajuntamento em aprendizagem de máquina são o k-médias e o k-medoids. III. ( ) Regras de associação (tipo 1): são geradas regras que correspondem a algum método de suporte mínimo (minsup), ou seja, regras que surgem com menos regularidade na biblioteca. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta. a. V - V - V. b. F - F - V. c. V - F - F. d. F - F - F. e. V - F - V.
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Os modelos preditivos podem ser contínuos ou discretos. Modelos contínuos, como estimativa, são melhores na generalização do que modelos discretos, como classificação. As previsões geralmente são expressas como classificações ou estimativas que categorizam novos dados em valores específicos. As árvores de decisão e as redes neurais artificiais são modelos preditivos populares. Com base nas duas etapas iniciais para o desenvolvimento de um modelo preditivo, assinale a alternativa que melhor descreve as duas etapas. a. Treinamento: gerado por um preditor, em que se consegue discriminar um determinado conjunto de classes; e Teste: etapa aplicada a testes para entender o desempenho do preditor. b. Treinamento: etapa em que é gerado um preditor, que consegue discriminar um determinado conjunto de classes; e Generalização: etapa responsável por analisar as classes e generalizar testes para saber possíveis informações. c. Programação e teste: etapa em que são aplicados testes para entender o desempenho do preditor. d. Treinamento: fase em que um preditor é desenvolvido para discriminar entre um conjunto específico de classes.; e Generalização: etapa responsável por analisar as classes e generalizar testes para saber possíveis informações. e. Programação: etapa responsável por desenvolver estruturas para que possam ser realizados testes; e Teste: etapa em que são aplicados testes para entender o desempenho do preditor.
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