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Leia o excerto a seguir: “Para implementar o machine learning, diversas técnicas estão envolvidas, como uso de estatística para auxiliar na análise e predição de dados até técnicas de mineração de dados (data mining), algoritmos de árvore de decisão, redes bayesianas e processos de clustering.” SILVA, F. M. da. et. al. Inteligência Artificial. Porto Alegre: SAGAH, 2019. p.41. Nas tarefas de predição, utiliza-se um modelo para avaliar a classe de um objeto não rotulado ou para estimar um valor de um ou mais atributos de dados do objeto. Assinale a alternativa correta que apresenta um modelo preditivo por estimação. A - Predição continua B - Predição Discreta C - Classificação D - Clusterização E - Predição Induzida
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Leia o excerto a seguir. “As tarefas preditivas têm como objetivo encontrar uma função [...] que, a partir de dados de treinamento, possa ser utilizada para prever um rótulo ou valor que caracterize um exemplo, com base nos valores de entrada. Já em tarefas de descrição, o objetivo é explorar ou descrever um conjunto de dados. As tarefas descritivas de agrupamento de dados têm o objetivo de encontrar objetos semelhantes no conjunto de dados.”. FACELI, K.; LORENA, A. C.; GAMA, J.; CARVALHO, C. P. L. F. de. Inteligência Artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. Rio de Janeiro: LTC, 2011. p. 6. A respeito das tarefas descritivas e preditivas da mineração de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale Vpara a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s). I. ( ) As tarefas descritivas caracterizam as propriedades gerais dos dados. II. ( ) As tarefas preditivas fazem inferência a partir dos dados objetivando predições. III. ( ) As atividades descritivas estão relacionadas às atividades de pré-processamento de dados. IV. ( ) As atividades descritivas estão relacionadas à distribuição de dados e visualização gráfica. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta. V,V,F,F F,V,V,F V,F,F,V V,V,F,V F,V,V,F
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Leia o excerto a seguir. “A partir da década de 1970, houve uma maior disseminação do uso de técnicas de computação baseadas em IA com relação às soluções de problemas reais e uma maior sofisticação de ferramentas computacionais. Esta tendência ocorreu ao longo do tempo, devido a uma crescente complexidade de problemas a serem resolvidos e uma grande quantidade de volume de dados a serem tratados computacionalmente”. FACELI, K. et al. Inteligência Artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. Rio de Janeiro: LTC, 2011. p. 2. Nesse sentido, para resolver esses problemas reais e trabalhar com uma massividade de dados, as ferramentas baseadas em IA se utilizam de: A - Dados matemáticos B - Experiências e informações passadas C - informações comportamentais D - Registros de dados em tempo real E - previsibilidade estatistica
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Leia o trecho a seguir. “Um agente baseado em objetivos pode, por exemplo, ter como objetivo encontrar páginas na internet que sejam de interesse para um pesquisador de Inteligência Artificial. O agente será projetado de modo que ele seja capaz de realizar ações. Ele também deve ser capaz de reconhecer que atingiu um objetivo (por exemplo, casando as páginas encontradas com um conjunto de palavras-chave cuja presença indique relevância para Inteligência Artificial”. COPPIN, B. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2017. p. 470. Diante do contexto e estudos sobre os agentes de estados ou agentes baseados em objetivos na resolução de problemas, analise as afirmativas a seguir e verifique quais correspondem à extensão para problemas no mundo real na utilização de miniproblemas. I. Os agentes inteligentes possuem uma maior complexidade em termos de algoritmos computacionais. II. Os algoritmos de agentes inteligentes podem obter uma precisão mais concisa em suas tomadas de decisões. III. É possível fazer com que os problemas complexos sejam fragmentados em menores problemas e mais compreensíveis. IV. Os agentes inteligentes podem cumprir as tarefas com maior capacidade de atingir os objetivos determinados. V. Os algoritmos ou pseudocódigos dos miniproblemas são mais simples de serem desenvolvidos devido a possuírem um código mais enxuto. Está correto o que se afirma em: I e V, Apenas III e II, Apenas I, II, III, e IV, Apenas II, e V, Apenas III e V, Apenas
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O teste de Turing mede o desempenho de uma máquina, aparentemente inteligente em relação ao desempenho de um ser humano, indiscutivelmente, o melhor e único padrão de comportamento inteligente. Para passar no teste de Turing, sendo humano ou máquina, ou verificar se uma máquina é inteligente, esta deve ter diversas capacidades. A respeito das capacidades de inteligência, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s). I. ( ) O desempenho da aprendizagem máquina é realizado a partir do aprendizado satisfatório em uma determinada tarefa. II. ( ) Por meio do formalismo proposicional (linguagem proposicional + métodos formais) é possível realizar o aprendizado de máquina. III. ( ) A representação da informação em bases relacionais por meio de tuplas de dados tem-se a obtenção de aprendizagem. IV. ( ) O processamento de linguagem de máquina não pode estabelecer uma capacidade de aprendizagem de máquina. V,V,V,F F,V,F,V V,F,V,F F,F,F,F V,F,F,V
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A resolução de problemas pelos seres humanos é guiada e baseada em regras de julgamento pelos espaços de estados que, de alguma forma, são “promissoras”, ou seja, por meio de estratégias para a busca seletiva de um espaço de problema. Analise as afirmativas que correspondem à denominação desses tipos de regras. I. Regras inteligentes ou apenas regras em uma base de dados relacional, que definem relações entre objetos da base. II. Uma busca bidirecional é aplicada quando se deseja o melhor caminho entre o nó inicial e o nó objetivo. III. Heurística ou processos cognitivos que realizam a descoberta de estados bem-sucedidos. IV. O custo de caminho, onde cada passo de um espaço de estado custa uma unidade. V. O grafo ou um conjunto de regras que definem buscas seletivas de um espaço de estado. Está correto o que se afirma em: II e III, Apenas I e II, Apenas I e V, Apenas II, III e V, Apenas I, Apenas
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