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Ambicioso

O pré-processamento de dados é uma atividade que faz parte da Engenharia de Atributos e é destinada à inclusão, deleção ou transformação dos dados de entrada. A respeito das tarefas realizadas no pré-processamento de dados, assinale a alternativa CORRETA: a. Uma das atividades mais comuns da análise de dados é o tratamento de dados desbalanceados em problemas de aprendizagem não supervisionada. b. A eliminação de atributos deve ser utilizada em todas as situações de análise de dados, sobretudo quando a integração dos dados pode ficar comprometida. c. O profissional que conduz a análise e a manipulação dos dados deve escolher um conjunto de técnicas para serem aplicadas durante a etapa de modelagem. d. A transformação de dados é uma atividade que, apesar do nome, tem a finalidade de criar correlações e gerar gráficos para serem estudados pelo profissional. e. O desenvolvimento de muitas técnicas de pré-processamento permite que o profissional escolha as ferramentas mais adequadas ao problema.
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Considerando a modelagem de modelos preditivos por meio de funções, assinale a alternativa que NÃO corresponde a um conceito relacionado. a. Combinação linear b. Classificação não linear c. Discriminante linear d. Seleção de atributos e. Limite de decisão
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A respeito das tarefas de Machine Learning, considere as seguintes afirmações:I - Classificação objetiva agrupar amostras homogêneas de dados. II - Regressão é uma tarefa sem meta que busca minerar itens frequentes. III - Agrupamento visa reunir amostras similares em um conjunto de dados. Analise as seguintes assertivas quanto à veracidade – V para VERDADEIRO, ou F para FALSO: a. V, V, V b. V, V, F c. F, V, V . d. F, F, F e. F, F, V
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A respeito das abordagens existentes para a formação de grupos usando técnicas de agrupamento hierárquico, é CORRETO AFIRMAR que: a. Na abordagem aglomerativa, a quantidade de grupos deve ser definida antes da execução do processo. b. Independentemente da abordagem selecionada, uma quantidade de grupos é formada ao final do processo. c. As abordagens aglomerativa e divisiva são complementares à abordagem associativa, responsável pela formulação correta dos grupos. d. Na abordagem aglomerativa, todos os grupos são iniciados com todos os exemplos do conjunto de dados. e. Existe apenas um grupo iniciado e finalizado pela abordagem divisiva, ainda que os parâmetros do algoritmo sejam modificados.
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