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Q3331325 Engenharia de Software
São desafios do processo de agrupamento de dados, EXCETO:
Alternativas
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:
Alternativas
Q3331320 Algoritmos e Estrutura de Dados
Sobre o algoritmo KNN (K-Vizinhos mais próximos) tradicional, podemos afirmar que:
Alternativas
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: 
Alternativas
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: 
Alternativas
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: 
Alternativas
Q3331316 Engenharia de Software
Sobre a função de ativação de redes neurais, é CORRETO afirmar que:
Alternativas
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:
Alternativas
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:
Alternativas
Q3331311 Algoritmos e Estrutura de Dados
Sobre o algoritmo Apriori para mineração de regras de associação, é correto afirmar que: 
Alternativas
Q3331309 Medicina
São princípios da ética biomédica, EXCETO:
Alternativas
Q3331308 Saúde Pública
O CRISPR é uma técnica de edição de genes que traz promessas no diagnóstico e tratamento de várias doenças. Entretanto ela levanta uma série de desafios bioéticos. Com relação a isso, é INCORRETO afirmar que:
Alternativas
Q3331307 Direito Digital
Segundo a LGPD, são direitos dos titulares dos dados pessoais, EXCETO: 
Alternativas
Q3331306 Direito Digital
Sobre a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), é correto afirmar que: 
Alternativas
Q3331305 Direito Digital
Sobre os termos apresentados na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), conforme apresentado na Coluna I. Estabeleça a correta correspondência com as definições da Coluna II.

Coluna I

1. Dado pessoal. 2. Dado pessoal sensível. 3. Dado anonimizado. 4. Banco de dados.

Coluna II

( ) informação relacionada a pessoa natural identificada ou identificável.
( ) conjunto estruturado de dados pessoais, estabelecido em um ou em vários locais, em suporte eletrônico ou físico.
( ) dado pessoal sobre origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação a sindicato ou a organização de caráter religioso, filosófico ou político, dado referente à saúde ou à vida sexual, dado genético ou biométrico, quando vinculado a uma pessoa natural.
( ) dado relativo a titular que não possa ser identificado, considerando a utilização de meios técnicos razoáveis e disponíveis na ocasião de seu tratamento.

A sequência correta, de cima para baixo, é: 
Alternativas
Q3331304 Saúde Pública
Quando construímos sistemas para realizar predições e classificações, encontramos padrões nos dados e precisamos ter métricas para nos ajudar a aferir o desempenho desses sistemas. É correto afirmar que: 
Alternativas
Q3331301 Banco de Dados
Imagine que você está responsável por organizar uma base de dados de vacinação de cidadãos de um determinado município. Tendo em vista que que existem potenciais problemas de duplicidade de registros, você decidiu realizar algumas tarefas de sumarização dos dados. A opção mais adequada para esse processo é: 
Alternativas
Q3331300 Saúde Pública
Observe as afirmativas a seguir, em relação a técnicas de interação analítica para análise visual de dados:

I. A ordenação e o agrupamento de elementos facilitam a análise dos dados.
II. O uso de escala logarítmica para representação de dados não é recomendada por distorcer os dados.
III. A filtragem dos dados potencializa o processo analítico por trazer foco aos dados de interesse.

Sobre as afirmativas acima, pode-se dizer que: 
Alternativas
Q3331297 Banco de Dados
Sobre os relacionamentos dos bancos de dados relacionais, podemos afirmar que:

I. Não precisam ser entre duas entidades distintas, sendo possível a presença de um relacionamento entre apenas uma entidade.
II. Os relacionamentos podem ter atributos.
III. São representados por elipses no modelo entidade-relacionamento.
IV. A cardinalidade especifica o número mínimo e o máximo de instâncias que uma entidade pode participar. 
Alternativas
Q3331296 Banco de Dados
Sobre a o modelo entidade-relacionado, é INCORRETO afirmar que:
Alternativas
Respostas
1681: A
1682: D
1683: C
1684: E
1685: B
1686: E
1687: D
1688: E
1689: E
1690: A
1691: A
1692: A
1693: D
1694: E
1695: E
1696: C
1697: D
1698: D
1699: C
1700: E