Questões de Concurso
Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software
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A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
No agrupamento hierárquico, ao contrário do k-means, não se exige especificação prévia do número de clusters.
A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
No algoritmo Apriori, utilizado para mineração de regras de associação, o princípio da monotonicidade estabelece que, se um itemset for frequente, então todos os seus superconjuntos também serão frequentes, o que permite uma poda eficiente do espaço de busca.
Com relação aos tipos de aprendizado, analise os itens a seguir.
I. No aprendizado não supervisionado, o agente aprende a partir de padrões na entrada, mesmo que nenhum feedback explícito tenha sido fornecido anteriormente, sendo empregadas como as técnicas mais comuns a regressão e a classificação.
II. No aprendizado acelerado, o agente usa grandes modelos de linguagens pré-existentes e aprende a partir de série de contribuições de uma rede semântica composta por conceitos, recompensas ou punições. Por exemplo, a falta de gorjeta no final da viagem dá ao agente uma indicação de que fez algo errado, cabe ao agente decidir quais das ações anteriores a contribuição foram mais responsáveis por ele.
III. No aprendizado supervisionado, o agente observa e analisa alguns pares de dados rotulados de entrada-saída como exemplo e aprende uma função que faz o mapeamento da entrada para a saída.
Está correto, o que se afirma em
I. Técnicas de IA têm sido utilizadas para detectar padrões anômalos em redes e identificar ataques cibernéticos com maior precisão e em tempo real.
II. Cibercriminosos têm explorado a IA para automatizar ataques, criar malwares adaptativos e gerar conteúdos falsos mais convincentes, como deepfakes e e-mails de phishing.
III. A utilização de IA na cibersegurança eliminou completamente a necessidade de profissionais humanos na detecção e resposta a incidentes.
Assinale a alternativa correta:
Assinale a opção que contém apenas os nomes dos métodos de clusterização disponíveis no módulo.
O nome do problema encontrado por Raimundo é
Para treinar um modelo pré-treinado adaptando-o às tarefas e aos conjuntos de dados específicos do domínio do MPU, Jonas deve realizar um(a):
Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue.
Para avaliar o desempenho de um classificador em problemas de classificação com classes significativamente desbalanceadas, a métrica acurácia é a mais adequada, pois considera a proporção de previsões corretas em relação ao total de amostras.
Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue.
Diferentemente do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço baseia-se em um agente que interage com um ambiente e recebe recompensas ou penalidades conforme suas ações, buscando maximizar um retorno cumulativo ao longo do tempo.
Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir.
As árvores de decisão são uma técnica de aprendizado supervisionado que é adequada para analisar, por exemplo, a influência de fatores na qualidade da carne bovina em um sistema de produção, permitindo avaliar variáveis tais como alimentação, genética, manejo e peso ao abate e gerando regras interpretáveis, que auxiliam na tomada de decisão com base nessas características.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).
Random forest é um método de aprendizado de conjunto que combina várias árvores de decisão para formar um modelo mais robusto e preciso. Tal método pode ser usado tanto para resolver problemas de regressão (por exemplo, prever o valor de uma ação) quanto para realizar classificação (por exemplo, compra válida, fraude).
Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir.
Em um modelo de identificação de incêndios florestais, a métrica sensibilidade, também chamada de recall, afere a capacidade do modelo de encontrar todos os incêndios reais.
Julgue o item a seguir, em relação a técnicas de agrupamento, a técnicas de redução de dimensionalidade, e a processamento de linguagem natural.
Considere que se queira aplicar técnicas de processamento de linguagem natural na frase Paulo nasceu no Ceará, de forma tal que Paulo e Ceará sejam considerados, respectivamente, o nome da pessoa e o nome do local de nascimento dela. Nessa situação, é correto utilizar o NER (named entity recognition), pois, por meio da utilização do algoritmo K-means, os grupos relacionados aos termos que se deseja segmentar — no caso, pessoa e local — podem ser encontrados.
Em aprendizado de máquina, classificadores binários e multiclasses são usados para categorizar dados em duas ou mais classes. Considere os cenários a seguir:
1. Um sistema de detecção de fraudes bancárias, onde cada transação deve ser classificada como fraudulenta ou não fraudulenta.
2. Um modelo de classificação de espécies de flores, onde cada flor pode ser categorizada como setosa, versicolor ou virginica.
Em relação aos cenários apresentados, assinale a alternativa que descreve os modelos mais adequados para cada tipo de problema.
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