Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.

Mask RCNN (region-based convolutional neural network) é um método para segmentação de objetos e instâncias que se baseia em detecção, enquanto o método SSAP (single-shot instance segmentation) se baseia em pixels.  

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Uma rede neural convolucional é composta por camadas convolucionais, unidades de processamento não linear e camadas de subamostragem (pooling); ela possui como característica a habilidade em explorar correlações temporais e espaciais nos dados. 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Em RNA, o uso de early stopping, ainda que não evite o overfitting, permite calcular com mais precisão a classificação nos dados de validação e, assim, melhorar a acurácia do treinamento. 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Rede neural recorrente é uma arquitetura similar à feedforward; a diferença é que a cada nova camada oculta (hidden layer) é acrescentada outra camada recorrente à arquitetura conectada à camada anterior, duplicando assim a quantidade de camadas. 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

O algoritmo de backpropagation consiste das fases de propagação e de retro propagação: na primeira, as entradas são passadas através da rede e as previsões de saída são obtidas; na segunda, se calcula o termo de correção dos pesos e, por conseguinte, a atualização dos pesos.

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

As funções de ativação são elementos importantes nas redes neurais artificiais; essas funções introduzem componente não linear nas redes neurais, fazendo que elas possam aprender mais do que relações lineares entre as variáveis dependentes e independentes, tornando-as capazes de modelar também relações não lineares. 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Em RNA formada unicamente de perceptron, uma pequena alteração nos pesos de um único perceptron na rede pode ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron; mesmo com a inserção das funções de ativação, não é possível controlar o nível da mudança, por isso, essas redes são voltadas para a resolução de problemas específicos, tais como regressão e previsão de séries temporais.  

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue. 

Considere que, em uma análise de agrupamentos por meio de mistura de gaussianas, três distribuições normais com médias   se referem, respectivamente, aos clusters 1, 2 e 3. Nessa situação, pelo modelo de mistura de gaussianas, o cluster 1 é constituído pelas observações mais próximas da média 

Os hiperparâmetros de um modelo são todos os parâmetros que podem ser definidos antes do inicio do treinamento, diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante o treino do modelo. A busca por hiperparâmetros de determinado algoritmo de aprendizado de máquina que retorne o melhor desempenho medido em um conjunto de validação deu origem ao conceito de otimização de hiperparâmetros.

Acerca dos conceitos de otimização de hiperparâmetros de modelos de aprendizado de máquinas, julgue o item que se segue.  

A otimização bayesiana se utiliza do conceito de probabilidade para encontrar o valor de entrada de uma função que possa retornar o menor valor de saída possível. Nesse método, o número de iterações de pesquisa pode ser reduzido a partir da escolha dos valores de entrada, levando em consideração os resultados anteriores, o que caracteriza um processo iterativo. 

Os modelos ditos fracos, também chamados modelos de base, muitas vezes são combinados com o objetivo de se construir um modelo mais forte, no qual a variância e o viés atinjam equilíbrio satisfatório. Esse procedimento, denominado ensembles, é muito utilizado em ciência de dados e aprendizado de máquinas. Quanto às formas de ensembles, julgue o próximo item. 


O ensemble denominado bagging tem como foco principal a redução do viés e não da variância, treinando-se os modelos em sequência, tal que os erros dos primeiros modelos treinados são utilizados para o ajuste nos pesos matemáticos dos próximos modelos. 

As máquinas de vetores de suporte (SVMs) são originalmente utilizadas para a classificação de dados em duas classes, ou seja, na geração de dicotomias. Nas SVMs com margens rígidas, conjuntos de treinamento linearmente separáveis podem ser classificados. Acerca das características das SVMs com margens rígidas, julgue o item a seguir. 

Um conjunto linearmente separável é composto por exemplos que podem ser separados por pelo menos um hiperplano. As SVMs lineares buscam o hiperplano ótimo segundo a teoria do aprendizado estatístico, definido como aquele em que a margem de separação entre as classes presentes nos dados é minimizada.

Uma árvore de decisão representa um determinado número de caminhos possíveis de decisão e os resultados de cada um deles, apresentando muitos pontos positivos, ou seja, são fáceis de entender e interpretar. Elas têm processo de previsão completamente transparente e lidam facilmente com diversos atributos numéricos, assim como atributos categóricos, podendo até mesmo classificar dados sem atributos definidos.
De acordo com os aspectos construtivos de uma árvore de decisão, julgue o item a seguir.


A entropia de uma árvore de decisão aborda o aspecto da quantidade de informações que está associada às respostas que podem ser obtidas às perguntas formuladas, representando o grau de incerteza associado aos dados.

Uma árvore de decisão representa um determinado número de caminhos possíveis de decisão e os resultados de cada um deles, apresentando muitos pontos positivos, ou seja, são fáceis de entender e interpretar. Elas têm processo de previsão completamente transparente e lidam facilmente com diversos atributos numéricos, assim como atributos categóricos, podendo até mesmo classificar dados sem atributos definidos.

De acordo com os aspectos construtivos de uma árvore de decisão, julgue o item a seguir.

Se o processo adotado para a construção de árvores de decisão for determinístico, uma forma de obtenção de árvores aleatórias, que compõem as florestas aleatórias, pode ser realizada por meio do bootstrap dos dados, em que cada árvore é treinada com base no resultado de bootstrap_sample (inputs). 

Em um processo em que se utiliza a ciência de dados, o número de variáveis necessárias para a realização da investigação de um fenômeno é direta e simplesmente igual ao número de variáveis utilizadas para mensurar as respectivas características desejadas; entretanto, é diferente o procedimento para determinar o número de variáveis explicativas, cujos dados estejam em escalas qualitativas. 

Considerando esse aspecto dos modelos de regressão, julgue o item a seguir.

Para evitar um erro de ponderação arbitrária, deve-se recorrer ao artifício de uso de variáveis dummy, o que permitirá a estratificação da amostra da maneira que for definido um determinado critério, evento ou atributo, para então serem inseridas no modelo em análise; isso permitirá o estudo da relação entre o comportamento de determinada variável explicativa qualitativa e o fenômeno em questão, representado pela variável dependente.

Julgue o item subsequente a respeito de conceitos, composição, transição e processo produtivo associados à matriz energética.

Matriz energética e matriz elétrica são conceitos similares usados para representar o conjunto de fontes disponíveis em um país, um estado, uma região ou no mundo, para suprir a demanda de energia. 

Julgue o item subsequente a respeito de conceitos, composição, transição e processo produtivo associados à matriz energética.

A transição energética, que envolve mudanças na geração, no consumo e no reaproveitamento da energia, caracteriza-se, principalmente, pela descarbonização, descentralização e digitalização (3 Ds). 

A respeito do uso e das fontes de energia, julgue o seguinte item.

Na área de energia, o termo onshore é empregado para localizar as bacias sedimentares onde são explorados o petróleo e o gás natural e refere-se ao processo produtivo para a extração do petróleo no oceano por equipamentos submarinos. 

A respeito do uso e das fontes de energia, julgue o seguinte item.

Os maiores produtores de petróleo e gás natural do mundo são os Estados Unidos, a China, a Rússia e o Kuwait. 

A respeito do uso e das fontes de energia, julgue o seguinte item. 

Os combustíveis fósseis, como carvão e petróleo, são as fontes de energia mais usadas no mundo, já que apresentam alta eficiência energética e rápida reposição na natureza.  

A respeito do uso e das fontes de energia, julgue o seguinte item. 

A energia convencional é gerada a partir de fontes não renováveis, que não podem ser produzidas e(ou) extraídas infinitamente da natureza.