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Avalie as afirmativas quanto ao Aprendizado Não Supervisionado:
I.Para redução de dimensionalidade pode ser utilizada a técnica de Análise de componentes principais (PCA, Principal Component Analysis)
II.O algoritmo de agrupamento K-Means divide um conjunto de dados em k grupos distintos
III.Agrupamento Hierárquico produz uma visualização em forma de árvore hierárquica de clusters (ou grupos), chamada dendrograma
IV.Uma regra de associação é um método baseado em regras para encontrar relacionamentos entre variáveis em um determinado conjunto de dados.
Estão corretas as afirmativas:
Scrum é um método ágil de gestão de projetos, com relação aos seus pilares, analise as assertivas e identifique as corretas:
I.Transparência: todo o processo deve estar visível a todos os envolvidos. A transparência deve ser refletida, no ambiente, nas pessoas e nos processos.
II.Adaptação: Caso a inspeção detecte algum processo que precise ser ajustado ou melhorado, as adaptações deverão ser feitas o mais rápido possível. O quanto antes as mudanças sejam feitas, antes o novo processo proposto é testado e validado.
III.Agilidade: Abordagem que valoriza a melhoria contínua da gestão de projetos por meio de lançamentos pequenos e frequentes com vistas a se adaptar e responder rapidamente a mudanças, desafios e oportunidades.
IV.Inspeção: o processo em si deve ser inspecionado regularmente na busca por anomalias e/ou oportunidades de melhorias.
É CORRETO o que se afirma em:
I.A função group_by() sumariza a base, reduzindo vários valores a um único resumo.
II.A função arrange() seleciona colunas, escolhendo variáveis com base em seus nomes.
III.A função filter() filtra linhas, escolhe casos com base em seus valores.
Estão corretas as afirmativas:
I.Um dos subconjuntos do Machine Learning corresponde à Aprendizagem Profunda (ou Deep Learning)
II.Um subcampo da Artificial Intelligence corresponde ao Machine Learning.
III.As áreas de Machine Learning e de Artificial Intelligence são distintas e não possuem qualquer relacionamento ou conexão.
Estão corretas as afirmativas:
I.Avaliação de outliers, empregando o sistema R pode ser apoiada pelo uso do gráfico O3 (Overview Of Outliers), que mostra quais casos são identificados frequentemente como outliers , quais são identificados em dimensões únicas e quais são identificados apenas em dimensões superiores.
II.O sistema R permite a construção de gráficos com o pacote shiny e criação de dashboards interativos exclusivamente com o pacote ggplot2.
III.Na construção de dashboards em Microsoft Power BI Desktop, é possível usar o R para visualizar seus dados.
Estão corretas as afirmativas:
I.Aprendizado de máquina (ou Machine Learning) se refere a processo que usa modelos matemáticos de dados para auxiliar um computador a aprender sozinho, sem receber instruções diretas.
II.Inteligência artificial (ou Artificial Intelligence), que se refere a um subconjunto do aprendizado de máquina, é a capacidade de um sistema computacional de mimetizar as funções cognitivas humanas, como o aprendizado e a solução de problemas.
III.Análise de dados preditiva realiza previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados com modelagem estatística, aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados.
IV.Análise prescritiva corresponde a prática de analisar dados para identificar padrões, que podem ser usados para fazer previsões e determinar cursos de ação ideais.
Assinale a alternativa correta:
Observe as afirmativas a seguir, em relação a Regressão e Classificação em Aprendizado Supervisionado:
I.Algoritmos Naive Bayes e K-NN são classificadores de máquina que podem ser usados para resolver problemas de classificação.
II.Ensembles são técnicas que combinam várias hipóteses para criar um preditor mais preciso
III.No aprendizado Supervisionado com R queremos ser capaz de classificar outros dados do mesmo tipo e que ainda não foram rotulados, com base no conjunto de dados já rotulados que sabemos qual é a nossa saída correta e que deve ser semelhante ao conjunto.
Assinale a alternativa correta.
No ajuste de hiperparâmetros, também conhecido como otimização de hiperparâmetros, busca-se: