Questões FIOCRUZ 2024 para Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde

Q3331311

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331311 Algoritmos e Estrutura de Dados

Sobre o algoritmo Apriori para mineração de regras de associação, é correto afirmar que:

A

é eficiente na redução do espaço possíveis padrões, eliminando os pouco frequentes, reduzindo o volume de computação realizado.

B

é adequado para conjuntos de dados muito grandes, pois a complexidade do algoritmo é exponencial.

C

é eficaz na identificação de padrões em conjuntos de dados com itens raros ou transações pouco frequentes.

D

é insensível ao suporte mínimo e aos limites mínimos de confiança.

E

pode gerar um grande número de regras de associação, dificultando a análise dos resultados.

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Q3331312

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331312 Sistemas de Informação

Quando realizamos o agrupamento de objetos de acordo com seus atributos, ou seja, uma tarefa de aprendizado não supervisionado, precisamos avaliar a qualidade deste agrupamento sem informação de supervisão. Como não se tem as classes ou rótulos das instâncias, é preciso avaliar a qualidade dos grupos apenas através de aferições estatísticas de similaridade intra e inter-grupos. Dentre estes índices, podemos citar, EXCETO:

A

Davies-Boudin.

B

Dunn.

C

Coeficiente de silhueta.

D

Calinski-Harabasz.

E

Índice de Rand.

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Q3331313

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331313 Estatística

Considere o problema de calcular agrupamentos dos objetos apresentados na figura abaixo:

Imagem associada para resolução da questão

Considerando a distribuição dos objetos no espaço de acordo com seus atributos ilustrada na figura, o algoritmo de agrupamento indicado para diferenciar os dois grupos seria:

A

k-médias.

B

k-medóides.

C

neighbor joining.

D

DBSCAN.

E

biclustering.

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Q3331314

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331314 Engenharia de Software

Observe as afirmativas a seguir, em relação a seleção de atributos para algoritmos de aprendizado de máquina:

I. Se temos atributos na base de dados que sejam redundantes, irrelevantes ou inúteis, devemos eliminá-los.
II. Podemos eliminar atributos que contribuem muito pouco na construção de um modelo como os que tem um mesmo valor na grande maioria das instâncias.
III. Os atributos removidos do conjunto de treinamento devem ser também removidos do conjunto de testes.

Sobre as afirmativas acima, pode-se dizer que:

A

apenas I está correta.

B

apenas I e II estão corretas.

C

apenas I e III estão corretas.

D

apenas II e III estão corretas.

E

todas estão corretas.

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Q3331315

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331315 Estatística

São algoritmos de classificação, EXCETO:

A

K-Vizinhos mais próximos.

B

K-Médias.

C

Árvores de decisão.

D

Máquinas de vetores de suporte.

E

Naive Bayes.

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Q3331316

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331316 Engenharia de Software

Sobre a função de ativação de redes neurais, é CORRETO afirmar que:

A

Step, ReLU, Adam, Sigmoid, tanh e sigmoid são exemplos de funções de ativação.

B

é recomendável aplicar funções diferentes a cada neurônio da camada.

C

é sempre linear, ou seja, pode ser descrita em termos de adições e multiplicações.

D

é uma função que transforma a saída de um neurônio em um novo valor.

E

é recomendável usar a função sigmoid em camadas ocultas.

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Q3331317

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331317 Sistemas de Informação

Os sistemas computacionais com ou sem o uso de técnicas de aprendizado são apresentados na Coluna I. Estabeleça a correta correspondência com as definições ou exemplos da Coluna II.

Coluna I

1. Sistema especialista. 2. Aprendizado supervisionado. 3. Aprendizado não supervisionado. 4. Aprendizado por reforço.

Coluna II

( ) o sistema recebe um conjunto de registros médicos eletrônicos de pacientes e os agrupa de acordo com as similaridades entre as características presentes nos registros.
( ) o sistema recebe um conjunto de imagens de lâminas referentes a exames de pacientes e assinala com base em sua experiência prévia a patologia associada ou se se trata de um paciente sadio. Um especialista humano então avalia a decisão do sistema retornando para o mesmo uma pontuação que mede o seu desempenho. O sistema evolui de acordo com essa pontuação.
( ) o sistema é programado com regras pré-definidas por alguém treinado no problema.
( ) o sistema recebe um conjunto de imagens de lâminas referentes a exames de pacientes com rótulos indicando a patologia associada ou um paciente sadio.

A sequência correta, de cima para baixo, é:

A

1, 2, 4 e 3.

B

1, 2, 3 e 4.

C

4, 3, 2 e 1.

D

3, 4, 2 e 1.

E

3, 4, 1 e 2.

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Q3331318

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331318 Engenharia de Software

“Sua estrutura básica é organizada em camadas. Neurônios em cada camada podem se comunicar com os neurônios da camada anterior e da próxima. É o formato desta estrutura que resulta no nome aprendizado profundo.” (Andrew Glassner)

Segundo Glassner, o que caracteriza uma rede de aprendizado profundo são:

A

os neurônios artificiais.

B

as camadas de computação.

C

as entradas da rede.

D

as saídas da rede.

E

os parâmetros da rede.

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Q3331319

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331319 Engenharia de Software

Todos podem cometer erros, inclusive os algoritmos de aprendizado de máquina. Existem técnicas que podem ser usadas para aumentar nossa confiança de que eles farão previsões confiáveis. A ideia é usar uma coleção de classificadores treinados em dados levemente diferentes e usar todos para avaliar cada instância de entrada. Cada um deles realiza a classificação e escolhemos a classe mais votada como resultado. É correto afirmar que contém apenas técnicas que podem ser usadas para aumentar a confiabilidade nas previsões segundo essa ideia:

A

votação, sampling, random forests.

B

votação, sampling, boosting.

C

bagging, boosting e PCA.

D

random forests, PCA e boosting.

E

bagging, random forests e boosting.

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Q3331320

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331320 Algoritmos e Estrutura de Dados

Sobre o algoritmo KNN (K-Vizinhos mais próximos) tradicional, podemos afirmar que:

A

k é um hiperparâmetro e, portanto, definido ao longo da realização do treinamento.

B

o KNN é um algoritmo que tem o mesmo propósito que o K-médias e o K-medóides.

C

é um algoritmo simples e o treinamento é extremamente rápido.

D

ele cria K agrupamentos das instâncias de entrada.

E

é um algoritmo que aloca pouca memória, pois não carrega as instâncias todas de uma vez.

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Q3331321

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331321 Engenharia de Software

Recentemente muito tem sido discutido em relação à interpretabilidade dos modelos de aprendizado de máquina. Eles têm sido comparados a caixas-pretas,pois, embora venham apresentando resultados impressionantes com sua acurácia, não se tem muitas vezes ideia do que acontece dentro deles. Em outras palavras, as previsões são úteis e precisas, mas não se sabe como elas foram feitas e quais atributos ou fatores podem ter maior influência nos resultados.
Trata-se de modelos complexos que absorvem relações não lineares e não triviais nos dados. É preciso que o analista de dados tenha uma visão crítica e entendimento dos algoritmos. Suponha que você tenha sido contratado para criar um sistema que utilize modelos de aprendizado de máquina para classificar pacientes segundo a propensão a apresentar uma determinada doença, mas um requisito essencial do sistema é que seja possível explicar claramente como se chegou a essa previsão. Dentre os seguintes algoritmos, é correto afirmar o que se utilizaria é:

A

Máquinas de vetores de suporte.

B

Análise de componentes principais.

C

Floresta aleatória.

D

Árvore de Decisão.

E

Naive-Bayes.

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Q3331322

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331322 Estatística

Dentre as seguintes listas, NÃO contêm apenas algoritmos que podem ser usados para realizar uma regressão, é:

A

Rede neural, Lasso, Árvore de Decisão.

B

Random Forest, KNN, SVM.

C

Rede neural, Ridge, K-médias.

D

Lasso, KNN, Random Forest.

E

Ridge, Lasso, Regressão linear.

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Q3331323

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331323 Estatística

Sobre o algoritmo K-médias, é correto afirmar que:

A

é usualmente o primeiro algoritmo aplicado para agrupamento inicial de conjuntos de dados.

B

é um algoritmo bastante simples de ser implementado mas não escala para conjunto de dados grandes.

C

não existe garantia de convergência do algoritmo Kmédias.

D

consegue, de maneira efetiva, identificar clusters não convexos.

E

é um algoritmo recomendado para detecção de outliers.

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Q3331324

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331324 Estatística

Uma das dificuldades de se realizar agrupamentos de dados é a definição do número de grupos. É correto afirmar que contém apenas técnicas ou métricas que podem ser úteis para automatizar a decisão do número K de grupos:

A

homogeneidade interna e dendrograma.

B

dendrograma e coeficiente de silhueta.

C

heterogeneidade externa e método de Ward.

D

método de Ward e método do cotovelo.

E

método do cotovelo e coeficiente de silhueta.

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Q3331325

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331325 Engenharia de Software

São desafios do processo de agrupamento de dados, EXCETO:

A

visualização do agrupamento resultante.

B

sensibilidade do resultados às condições iniciais.

C

escalabilidade para grandes conjuntos de dados.

D

determinação do número ideal de clusters.

E

avaliando o desempenho conhecimento dos rótulos das instâncias.

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Q3331326

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331326 Noções de Informática

O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Sobre o Chat-GPT, é correto afirmar que:

A

é uma abordagem de aprendizado de máquina que utiliza uma rede neural transformadora treinada sob demanda em uma grande quantidade de dados textuais para realizar tarefas diversas, como geração de texto, tradução, questionamento e resposta, entre outras.

B

ele aprende a prever a próxima palavra em uma sequência, mas não tem uma compreensão profunda da estrutura e do conteúdo da linguagem.

C

apesar de ele entender contextos, gerar respostas coesas e manter uma conversa significativa, ele não foi afinado especificamente para tarefas de conversação.

D

é uma ferramenta poderosa, mas pode gerar respostas que não são necessariamente precisas ou contextualmente apropriadas, pois sua geração é baseada em padrões aprendidos nos dados de treinamento.

E

lista uma bibliografia segura de onde as informações apresentadas foram retiradas.

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Q3331327

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331327 Engenharia de Software

Sobre os autoencoders, podemos dizer que:

A

não podem ser utilizados em conjuntos de dados ruidosos.

B

autoencoders variacionais são determinísticos.

C

aprendem a representar um conjunto de entradas em variáveis latentes.

D

há mais variáveis latentes que entradas.

E

não há perda de informação na codificação.

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Q3331328

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331328 Engenharia de Software

Sobre as redes neurais convolucionais, é correto afirmar que:

A

a rede VGG16 foi originalmente treinada no famoso conjunto de imagens chamado MNIST que contém 60.000 dígitos de 0 a 9 escritos a mão.

B

quando usadas como classificadores de imagens são suscetíveis de serem enganadas ajustando os valores dos pixels em pequenas quantidades que são imperceptíveis para um observador humano.

C

os filtros são operações que permitem que as convoluções sejam invariantes translacionalmente ou invariantes ao deslocamento.

D

o processo de cercar as imagens com anéis de zeros para que o filtro possa ser deslizado sobre cada elemento de entrada é chamado de pooling.

E

podemos reduzir as dimensões de um tensor usando downsampling através de pooling, mas é impossível aumentar as dimensões de um tensor.

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Q3331329

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331329 Banco de Dados

Analise as afirmativas a seguir, em relação à mineração de padrões frequentes:

I. Seu objetivo é extrair conjuntos de itens frequentes de um banco de dados.
II. Um exemplo de padrão frequente são as regras de associação.
III. Dado um conjunto de itens X = {x1, x2,…,xm} e um conjunto de transações T = {t1, t2, …, tn}, um subconjunto de X, S, é chamado de conjunto de itens frequentes se S ocorre em uma porcentagem de todas as transações em T que excede um limite, denominado suporte.
IV. O suporte de um conjunto de itens Y, suporte(Y), é definido como o número de transações em T que contêm o conjunto de itens Y.

Das afirmativas acima, é correto afirmar que:

A

apenas I está correta.

B

apenas III está correta.

C

apenas II e III estão corretas.

D

apenas III e IV estão corretas.

E

todas estão corretas.

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Q3331330

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde |

Q3331330 Noções de Informática

Em relação ao processamento de linguagem natural, NÃO é correto afirmar que:

A

os modelos baseados em n-gramas recuperam uma quantidade imensa de informação em um idioma e podem ter bom desempenho em identificação de idioma e correção ortográfica.

B

é importante a seleção de características e o pré processamento para eliminar anomalias.

C

a classificação de texto pode ser feita com modelos de n-gramas com qualquer algoritmo de classificação tradicional.

D

sistemas de recuperação de informação utilizam um modelo de linguagem simples baseado em saco de palavras e conseguem bons desempenhos em termos de cobertura e precisão com corpora muito grandes de texto.

E

sistemas de extração de informação utilizam um modelo mais complexo que inclui noções limitadas de sintaxe e semântica e podem ser construídos a partir de autômatos de estado finito.

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Questões de Concurso Público FIOCRUZ 2024 para Tecnologista em Saúde Pública - Ciência de dados em saúde

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