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Q2276924
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276924 Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.  

As redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos considerando as mudanças de padrão dos dados de entrada.

Alternativas
Q2276923
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276923 Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.  

Nas redes neurais completamente conectadas, todos os neurônios de uma camada estão conectados aos neurônios da camada seguinte, no entanto, não é possível que as saídas das camadas posteriores alimentem a entrada de camadas anteriores. 

Alternativas
Q2276922
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276922 Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.  

As conexões entre as camadas de uma rede neural do tipo MLP são de natureza feedfoward.
Alternativas
Q2276921
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276921 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.

O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizagem de máquina que tem por objetivo prever o resultado de um atributo alvo exclusivamente por meio de reforço no treinamento do modelo. 

Alternativas
Q2276920
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276920 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.

A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer feedback prévio.

Alternativas
Q2276919
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276919 Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.

Os algoritmos SVM (support vector machines) realizam apenas tarefas de regressão. 

Alternativas
Q2276918
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276918 Engenharia de Software

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.


As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.

Alternativas
Q2276916
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276916 Engenharia de Software
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir. 

O algoritmo k-means seleciona objetos reais de uma base de dados como centroide do grupo para realizar o agrupamento de objetos semelhantes.  
Alternativas
Q2276915
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276915 Engenharia de Software
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir. 

O PCA é um procedimento estatístico que converte um conjunto de objetos com atributos possivelmente correlacionados em um conjunto de objetos com atributos linearmente descorrelacionados. 
Alternativas
Q2276914
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276914 Engenharia de Software
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir. 

A compressão de atributos é uma técnica de redução de dimensionalidade na qual atributos irrelevantes ou redundantes são identificados e desconsiderados. 
Alternativas
Q2276913
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276913 Engenharia de Software
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir. 

A regra de associação é uma técnica que busca relações de co-ocorrência entre objetos de uma base de dados.
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Q2276911
Programação Linguagens de programação , Python ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276911 Programação
A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a seguir.

A biblioteca numpy permite realizar operações matemáticas entre arrays de diferentes dimensões usando o mecanismo de broadcast. 

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Q2276910
Programação Linguagens de programação , Python ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276910 Programação
A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a seguir.

O método describe() da biblioteca Pandas retorna as linhas superiores e inferiores do DataFrame.

Alternativas
Q2276909
Programação Linguagens de programação , Python ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276909 Programação
A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a seguir.

A biblioteca Pandas apresenta os dados em uma estrutura de DataFrame, composta por linhas e colunas.

Alternativas
Q2276908
Programação Linguagens de programação , Python ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276908 Programação
A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a seguir.

Se um conjunto de dados for armazenado em um array numpy, então, por meio dos seus métodos pré-definidos, será possível obter dados de resumo estatístico desse conjunto de dados.

Alternativas
Q2276907
Programação Linguagens de programação , Python ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276907 Programação

A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a seguir.


A classe numpy.poly1d() permite a criação de arrays multidimensionais. 

Alternativas
Q2276906
Estatística Inferência estatística , Testes de hipóteses , Amostragem , Amostragem aleatória simples
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276906 Estatística
    Uma amostra aleatória simples de tamanho n = 4, denotada por X1, X2 , X3, X4, foi retirada de uma população cuja função de distribuição de probabilidade é representada pela expressão P (X = x) =  πx (1 − π)1-x , na qual x pode assumir os valores 0 ou 1 e π é o parâmetro desconhecido que denota uma probabilidade.
A partir das informações anteriores, e considerando a estimação do parâmetro π e o teste da hipótese nula H0: π = 0,5 contra a hipótese alternativa H1: π ≠ 0,5, bem como sabendo que os valores observados na amostra foram 0,0,0,1, julgue o item a seguir. 

Mantendo-se os mesmos valores 0,0,0,1 observados na amostra, o intervalo simétrico de 95% de confiança para π deve apresentar amplitude superior àquela proporcionada pelo intervalo simétrico de 99% de confiança para esse mesmo parâmetro. 
Alternativas
Q2276905
Estatística Inferência estatística , Testes de hipóteses , Amostragem , Amostragem aleatória simples
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276905 Estatística
    Uma amostra aleatória simples de tamanho n = 4, denotada por X1, X2 , X3, X4, foi retirada de uma população cuja função de distribuição de probabilidade é representada pela expressão P (X = x) =  πx (1 − π)1-x , na qual x pode assumir os valores 0 ou 1 e π é o parâmetro desconhecido que denota uma probabilidade.
A partir das informações anteriores, e considerando a estimação do parâmetro π e o teste da hipótese nula H0: π = 0,5 contra a hipótese alternativa H1: π ≠ 0,5, bem como sabendo que os valores observados na amostra foram 0,0,0,1, julgue o item a seguir. 

Sob a hipótese nula, a variância populacional é igual a 0,25.
Alternativas
Q2276904
Estatística Inferência estatística , Testes de hipóteses , Amostragem , Amostragem aleatória simples
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276904 Estatística
    Uma amostra aleatória simples de tamanho n = 4, denotada por X1, X2 , X3, X4, foi retirada de uma população cuja função de distribuição de probabilidade é representada pela expressão P (X = x) =  πx (1 − π)1-x , na qual x pode assumir os valores 0 ou 1 e π é o parâmetro desconhecido que denota uma probabilidade.
A partir das informações anteriores, e considerando a estimação do parâmetro π e o teste da hipótese nula H0: π = 0,5 contra a hipótese alternativa H1: π ≠ 0,5, bem como sabendo que os valores observados na amostra foram 0,0,0,1, julgue o item a seguir. 


A estimativa de máxima verossimilhança da probabilidade π é igual a 0,75.
Alternativas
Q2276903
Estatística Cálculo de Probabilidades , Variável aleatória contínua ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276903 Estatística
No que se refere à variável aleatória V, que segue uma distribuição contínua, tal que P ( V > v) = exp (−v), se v ≥ 0, e P ( V > v) = 0, se v < 0, julgue o próximo item.

P (V = 0) = exp (0).
Alternativas
Respostas
961: C
962: E
963: C
964: E
965: C
966: E
967: E
968: E
969: C
970: E
971: C
972: C
973: E
974: C
975: C
976: E
977: E
978: C
979: E
980: E
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