Questões de Concurso Comentadas sobre engenharia de software
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I. Testes integrados são uma parte importante do processo DevOps. Esses testes devem levar em consideração as práticas de Test-Driven Development e Behavior-Driven Development, dessa forma a execução automática desses testes pode ser integrada ao pipeline de CI. No entanto, é importante integrar outros tipos de testes, como testes funcionais ou testes de integração, que permitem que o aplicativo seja testado funcionalmente do início ao fim com os outros componentes do seu ecossistema.
II. Recomenda-se automatizar apenas as tarefas críticas que envolvam poucas atualizações na implementação e nos testes dos aplicativos nas infraestruturas. Essas tarefas devem ser automatizadas em scripts que podem ser facilmente integradas e executadas em pipelines de CI/CD.
III. A construção de pipelines de CI/CD envolvem a escolha de ferramentas de DevOps adequadas pelas equipes considerando a natureza da empresa. E necessário levar em conta aspectos financeiros, avaliar entre ferramentas de código aberto e gratuitas e as proprietárias, que são mais ricas em recursos e suporte, mas exigem um investimento significativo.
Está correto apenas o que se afirma em
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
A utilização de valores aleatórios nos métodos modernos de
inicialização dos pesos das camadas das redes neurais
artificiais (RNA) permite evitar o problema do
desaparecimento do gradiente (vanishing gradient problem).
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
As redes neurais convolucionais (CNN) são aplicadas
exclusivamente a problemas de regressão de dados, a partir
da utilização da função de regressão logística.
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
As aplicações em inteligência artificial são definidas como
uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine
learning).
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
O modelo de mistura gaussiana (GMM) é um método que
descreve um agrupamento de amostras para determinado
espaço de características, em que o GMM é uma mistura de k distribuições gaussianas associadas à mudança de estado
dos pixels.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n em um espaço de dimensão m , em que m < n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado
de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados
de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma
conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não
sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos
de dados.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como
premissa básica encontrar elementos em um conjunto de
dados que impliquem a presença de outros elementos na
mesma transação, com um grau de certeza definido pelos
índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode
ser realizado, por exemplo, por meio do algoritmo a priori.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
A validação cruzada pode ser utilizada para detectar quando
uma rede neural está sendo treinada de maneira excessiva
(overtraining) e assim interromper o treinamento antes que
isso ocorra, como, por exemplo, por meio do princípio
orientador atrativo para o ajuste dos pesos e bias durante o
processo de treinamento da RNA.
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
O trade off entre variância e viés é afetado pela utilização de
polinômios, com graus que variam de zero a três, em que o
emprego de polinômios de ordem ímpar produz sempre
melhores resultados no que diz respeito à redução da
variância e viés que os de ordem par, seja para estimativas
com regressões locais constantes e lineares, seja para as
estimativas de ordem quadrática e cúbica.
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
A despeito do alto grau de aplicabilidade das técnicas de
regularização na classificação e na regressão, no que se
refere à sua acurácia, tais técnicas tendem a causar o
sobreajuste (overfitting) devido à influência de coeficientes
responsáveis por flutuações excessivas.
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
As técnicas de regressão são utilizadas tanto para prever
quando para entender como o sinal avaliado é afetado pela
variação dos preditores, ou ainda, para identificar os
preditores mais importantes na relação entre o sinal avaliado
e cada um deles.
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
Em se tratando de modelos de regressão linear, indica-se a
utilização dos seguintes métodos não paramétricos para a
estimação dos resultados: mínimos quadrados (MQ) e de
support vector machines (SVM).
Com relação às noções básicas de informática, julgue o seguinte item.
O Power Query é uma ferramenta do PowerBI utilizada para
formatação de uma tabela importada.