Questões de Concurso Comentadas para TRF - 5ª REGIÃO

Q3171161

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171161 Programação

Tabela de dados em linguagem R trata-se de uma tabela com dados organizados por colunas, onde cada coluna é um vetor que pode ser numérico ou de caractere. Assinale a alternativa correta para se criar uma tabela de dados em linguagem R.

A

data.matrix( )

B

data.c( )

C

data.tb( )

D

data.frame( )

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Q3171160

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171160 Programação

Vetores são estruturas amplamente utilizadas em algoritmos de linguagens de programação para armazenar um conjunto de dados. Considerando a linguagem R, assinale a alternativa que apresenta qual a função utilizada para se criar vetores em R.

A

f( )

B

a( )

C

c( )

D

v( )

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Q3171159

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171159 Programação

Linguagens de programação são constituídas e passam a suportar um ou mais paradigmas de programação, com relação a linguagem Python isto não é diferente. Assinale a alternativa que apresenta qual das seguintes características faz do Python uma linguagem de programação orientada a objetos.

A

Não suporta classes e objetos

B

Permite herança, encapsulamento e polimorfismo

C

Código escrito em Python não pode ser reutilizado

D

Não suporta modularidade

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Q3171158

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171158 Programação

Os comentários são muito importantes em seus programas. São usados para informá-lo sobre a função de algo, assim como para desativar partes do programa, caso seja necessário removê-las temporariamente. Assinale a alternativa correta que apresenta qual o caractere utilizado para comentar uma linha de código na linguagem Python.

A

!!

B

#

C

/*

D

//

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Q3171157

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171157 Programação

A linguagem Python agrada muitos desenvolvedores por sua facilidade na escrita de programas, isto é, propondo produtividade no desenvolvimento através de sua simplicidade, dentre várias características desta linguagem. Assinale a alternativa correta sobre o significado de a linguagem Python ser, de fato, de tipagem dinâmica.

A

Os tipos de dados são definidos explicitamente pelo programador

B

Os tipos de dados são atribuídos em tempo de compilação

C

Os tipos de dados são determinados automaticamente em tempo de execução

D

Python não suporta tipagem dinâmica

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Q3171156

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171156 Programação

A linguagem Python vem sendo amplamente utilizada para a criação de algoritmos para ciência de dados, bem como para implementar aplicações em diversas áreas. Assim como outras linguagens, Python possui uma coleção de bibliotecas que auxiliam no desenvolvimento de aplicações, uma destas bibliotecas que é usada com grande frequência por cientistas de dados é a biblioteca scikit-learn. Assinale a alternativa que apresenta qual é a finalidade desta biblioteca.

A

Utilizado para aprendizado de máquina e experimentação de ciência de dados, contendo uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado, funções de erro e procedimentos de teste bem estabelecidos

B

Utilizado para aprendizado de programação, auxiliando na geração de código automático e garantindo o desenvolvimento produtivo

C

Utilizado para obtenção de métricas de complexidade dos algoritmos de ciência de dados

D

Utilizado para criação de modelos de dados relacionais, permitindo a persistência, organização e performance

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Q3171155

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171155 Engenharia de Software

Chatbots são bots que conversam em linguagem natural, como o A.L.I.C.E. De todas as categorias de bots, o chatbot é provavelmente a mais antiga, sendo Eliza normalmente reconhecida como o primeiro do mundo. Com relação aos chatbots, assinale a alternativa que apresenta qual assistente pessoal de IA foi lançado em 2011 e ajudou a popularizar os chatbots.

A

Google Now

B

Alexa

C

Cortana

D

Siri

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Q3171154

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171154 Engenharia de Software

Analise a afirmação a seguir:
“______ são uma das categorias mais importantes de robôs, pois permitem interação e acesso a funções computacionais por meio da linguagem natural, que é uma das maneiras mais simples e rápidas para os seres humanos se comunicarem, especialmente na dimensão oral.”(GABRIEL, 2022, p. 93-94).
Diante da afirmação acima, assinale a alternativa que preencha corretamente a lacuna.

A

AutoRobots

B

Messengers

C

Chatbots

D

Intelligent Applications

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Q3171153

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171153 Engenharia de Software

Aprendizado de máquina (Machine learning) e aprendizado profundo (Deep learning) são assuntos populares nos dias de hoje na área da computação. Assinale a alternativa que apresenta a principal diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

A

Aprendizado de máquina usa apenas análise estatística, enquanto aprendizado profundo usa redes neurais

B

Aprendizado de máquina é baseado em múltiplas técnicas, enquanto aprendizado profundo imita a funcionalidade do cérebro humano usando redes neurais

C

Aprendizado de máquina é menos eficaz do que aprendizado profundo

D

Aprendizado profundo depende de intervenção humana, enquanto aprendizado de máquina é totalmente automatizado

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Q3171152

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171152 Engenharia de Software

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial que foca na interação entre computadores e a linguagem humana. Ele envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas compreendam, interpretem e respondam a textos e fala de maneira semelhante aos humanos. Este processamento segue um fluxo básico de análises e ações. Assinale a alternativa que apresenta quais são os estágios deste fluxo.

A

Pré-processamento, Análise léxica, Análise tradutória, Análise intencional, Análise verificadora

B

Pré-processamento, Análise léxica, Análise sintática, Análise Semântica, Análise pragmática

C

Pré-processamento, Análise tradutória, Análise sintática, Análise verificadora

D

Pré-processamento, Análise tradutória, Análise pragmática, Análise sintática

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Q3171148

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171148 Engenharia de Software

Se vamos criar apenas uma hipótese, essa abordagem é suficiente. Mas muitas vezes acabamos criando várias hipóteses: podemos querer comparar dois modelos de aprendizado de máquina completamente diferentes, ou podemos ajustar os vários “botões” dentro de um modelo. Por exemplo, poderíamos tentar diferentes limiares para poda χ2 das árvores de decisão ou diferentes graus para os polinômios.
Chamamos esses “botões” de hiperparâmetros – parâmetros da classe de modelo, não do modelo individual. Desta forma, assinale a alternativa que apresenta o que são hiperparâmetros em modelos de aprendizado de máquina.

A

Parâmetros ajustados para maximizar o erro do conjunto de teste

B

Parâmetros que são ajustados automaticamente durante o treinamento do modelo

C

Parâmetros que são ajustados apenas depois que o modelo é treinado

D

Parâmetros que determinam a estrutura do modelo, mas não são ajustados durante o treinamento

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Q3171147

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171147 Engenharia de Software

Considere a afirmação a seguir:
“O processo de penalizar explicitamente a hipótese complexa é chamado ______ estamos procurando funções que sejam mais regulares. Observe que agora estamos fazendo duas escolhas: a função de perda (L1 ou L2) e a medida de complexidade, que é chamada função de ______” (RUSSEL et al., 2022, p.607).
Assinale a alternativa que preencha correta e respectivamente as lacunas.

A

Criação / Criação

B

Regularização / Regularização

C

Ajuste / Ajuste

D

Adaptação / Adaptação

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Q3171146

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171146 Engenharia de Software

De acordo com o processo de aprendizado de máquina, assinale a alternativa que apresenta o que ocorre quando os dados são subamostrados (underfitting) no contexto de algoritmos de aprendizagem.

A

O algoritmo pode não convergir devido à quantidade insuficiente de iterações de aprendizagem para ajustar adequadamente o modelo aos dados

B

O algoritmo produz um modelo excessivamente complexo que não generaliza bem

C

O algoritmo convergirá rapidamente para a solução ótima

D

O algoritmo é capaz de adaptar-se a todos os tipos de dados sem necessidade de ajustes adicionais

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Q3171145

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171145 Engenharia de Software

Analise a afirmação a seguir:
“O fenômeno de _______ acontece quando o modelo preditivo é gerado de forma a representar os exemplares usados para sua geração com uma fidelidade mais alta que o necessário. Esses modelos, se avaliados em relação ao seu desempenho nesses exemplares, receberão avaliações muito boas [...]” (SILVA et al, 2016, p. 137).
Diante da afirmação anterior, assinale a alternativa que preencha corretamente a lacuna sobre qual fenômeno é este, com relação às estratégias para treinamento, validação e teste.

A

coesão

B

dilatação

C

contrajuste

D

sobreajuste

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Q3171144

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171144 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, um agente aprenderá a melhorar seu desempenho após fazer observações sobre o mundo. A aprendizagem pode variar do corriqueiro, como anotar uma lista de compras, até o mais profundo, como mostrado por Albert Einstein, que deduziu uma nova teoria para o universo.
Quando o agente é um computador, nós o chamamos aprendizado de máquina: um computador observa alguns dados, monta um modelo baseado nos dados e usa o modelo como uma hipótese sobre o mundo e um software que pode resolver problemas. Desta forma, assinale a alternativa que apresenta qual é a principal razão para utilizar aprendizado de máquina em vez de programar um computador com todas as soluções possíveis desde o início

A

A necessidade de um hardware mais poderoso para executar algoritmos complexos

B

A necessidade de reduzir o custo de desenvolvimento do software

C

A dificuldade de prever todas as situações futuras e a incapacidade dos projetistas de programar todas as soluções manualmente

D

A impossibilidade de criar interfaces gráficas de usuário eficientes

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Q3171143

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171143 Engenharia de Software

O Teste de Turing é um conceito fundamental na história da inteligência artificial (IA), proposto pelo matemático e lógico Alan Turing em 1950. Ele é frequentemente discutido em relação à capacidade das máquinas de exibir comportamento inteligente semelhante ao dos seres humanos. Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta quais são as principais capacidades para um computador passar no teste de Turing.

A

Apenas processamento de linguagem natural e robótica

B

Visão computacional e representação de conhecimento

C

Processamento de linguagem natural, representação de conhecimento, raciocínio automatizado e aprendizado de máquina

D

Processamento de linguagem natural e visão computacional

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Q3171141

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171141 Banco de Dados

O aspecto que mais influencia a definição de uma abordagem de detecção de anomalias, entretanto, está relacionado à disponibilidade e ao uso dos rótulos dos dados. Pode haver informações sobre o rótulo dos dados normais, das anomalias, ambos e também sobre nenhum deles. Desta forma, sobre a abordagem não supervisionada para detecção de anomalias, assinale a alternativa correta.

A

Nesta abordagem, tanto os objetos normais quanto as anomalias são modelados, assim como os métodos de classificação baseada em aprendizagem supervisionada e, em muitos casos, a classe normal é subdividida em várias classes para melhorar a acurácia de classificação

B

Nesta abordagem, é essencial conhecer previamente os rótulos dos dados para identificar corretamente as anomalias, pois a identificação de anomalias sem rótulo é impossível

C

Nesta abordagem, assume-se que todas as anomalias são conhecidas previamente e identificadas com base em rótulos dos dados

D

Nesta abordagem, não se assume nenhuma premissa sobre o rótulo dos dados, ou seja, as anomalias devem ser identificadas sem conhecimento prévio das classes normal e anômala

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Q3171140

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171140 Banco de Dados

Assim como no caso das outras tarefas de mineração de dados, a mineração de regras de associação também pode ser executada por diferentes algoritmos, sendo que muitos deles são variações e melhorias de um algoritmo pioneiro, o processo geral de minerar regras de associação está dividido em quatro passos. Com relação ao passo de pré-processamento da base, assinale a alternativa correta.

A

O pré-processamento envolve etapas como: limpeza, integração, redução, transformação e discretização, a preparação de uma base transacional para a mineração de regras pode exigir que essa base seja transformada em uma base binária ou baseada em frequência

B

O pré-processamento envolve gerar um conjunto de itens frequentes, são aqueles que satisfazem algum critério mínimo de frequência, por exemplo, itens que aparecem ao menos em determinado número de transações

C

O pré-processamento envolve a criação de regras de associação, estas regras são geradas em uma etapa específica usando apenas os itens frequentes da base

D

O pré-processamento envolve a criação de regras de associação, que devem ser avaliadas utilizando-se diferentes medidas de interesse, dependendo do contexto

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Q3171139

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171139 Algoritmos e Estrutura de Dados

Com relação a algoritmos de classificação, classificar um objeto significa atribuir a ele um rótulo chamado classe de acordo com a categoria à qual ele pertence. Para que isso seja possível, um algoritmo de classificação é usado na construção de um modelo de classificação, também chamado de classificador, o qual é construído com base em um conjunto de treinamento com dados rotulados, ou seja, um conjunto de pares entrada-saída, {(x_id_i, d_i)}_{i = 1, ...,
n}, onde x_i as respectivas classes conhecidas a priori. Há uma grande variedade de algoritmos de classificação na literatura e é possível separá-los de acordo com sua estrutura. Diante do exposto, em relação à estrutura baseada em conhecimento, assinale a alternativa correta quanto à característica desta estrutura de classificação.

A

Esse tipo de classificador é baseado na distância, o processo de classificação se dá calculando a distância entre o objeto cuja classe se deseja conhecer e um ou mais objetos rotulados.

B

Esse tipo de classificador opera por meio de um conjunto de regras usadas para atribuir determinada classe a um objeto caso ele satisfaça condições predefinidas

C

Esse tipo de classificador é muito comum em mineração e já foram vistas para a representação de relações de objetos em um dendrograma para agrupamento de dados

D

Esse tipo de classificador são modelos baseados em redes de unidades (nós) interconectadas, este classificador são um tipo de grafo.

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Q3171138

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171138 Banco de Dados

Todos os dias, empresas trabalham com uma enorme quantidade de dados, seja com informações cadastrais, preferências de consumidores, interações em redes sociais e transações com clientes. Quando esses dados são organizados e analisados por metodologias de Data Mining, podem garantir o sucesso das empresas, principalmente na tomada de decisões. Com a utilização das metodologias de mineração, é possível fazer correlações, desvendar tendências e verificar a existência de padrões; dessa forma, consegue-se abstrair o conhecimento necessário para alavancar os negócios e tomar as decisões corretas.
Assinale a alternativa que apresenta corretamente uma metodologia para processos de mineração de dados

A

CRISP-DM

B

PLN

C

DRIN

D

SOAP-JS

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