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De acordo com os estudos ministrados na apostila assinale V para verdadeiro e F para falso:

  • (V) Apesar das vantagens, há quem defenda que os robôs acabam trazendo outros problemas específicos, como a demissão de vários que aumentam os índices de desemprego.
  • (V) Cada vez mais as pessoas utilizam os robôs para suas tarefas cotidianas.
  • (V) Além da montagem da máquina, é fundamental que o processo produza um robô capaz de receber comandos e executar determinadas tarefas.
  • (V) Um robô é um dispositivo, ou grupo de dispositivos, eletromecânicos ou biomecânicos capazes de realizar trabalhos de maneira autônoma ou pré-programada.
A
V, V, V, F.
B
V, V, V, V.
C
V, F, V, V.
D
F, V, V, V.

Qual das opções abaixo é uma característica do algoritmo de Random Forest?

A

Usa um único modelo base para realizar as predições.

B

Combina múltiplos modelos base para realizar predições mais robustas.

C

Realiza clustering para agrupar dados semelhantes.

D

Utiliza uma rede neural para melhorar a classificação.

E

Realiza redução de dimensionalidade em dados de alta variabilidade.

Diante disso, responda: qual é o papel do tomador de decisão no processo de desenvolvimento de um projeto de ciência de dados?

A
O tomador de decisão tem um papel minoritário no desenvolvimento do produto de dados, uma vez que a sua atuação acontece apenas nas etapas finais do processo.
B
O tomador de decisão é o responsável pelo projeto de ciência de dados, sendo o ator principal nas etapas de análise do problema de negócio e treinamento e avaliação de modelos.
C
Um processo de ciência de dados é formado por etapas sequenciais que começa com a análise do problema de negócio descrito ou sofrido pelo tomador de decisão.
D
Durante a distribuição do produto de dados, o tomador de decisão atua como líder na confecção do produto final, sendo também responsável por implantá-lo em ambientes adequados.
E
Um processo de ciência de dados objetiva a construção de um produto de dados idealizado pelo tomador de decisão, que também é o responsável pela análise dos dados e da modelagem preditiva.

O que significa o termo cross-validation?

A

A técnica de dividir os dados de treinamento em várias partes para validar o modelo de forma mais robusta.

B

A validação do modelo apenas usando dados de teste.

C

O processo de normalização dos dados antes do treinamento.

D

O ajuste de parâmetros para melhorar a acurácia do modelo.

E

A combinação de modelos para melhorar a precisão.

Qual das alternativas a seguir melhor descreve o impacto da China na América Latina nos últimos anos?

A

A China tem se concentrado apenas em investimentos em tecnologia, ignorando setores como agricultura e mineração.

B

A China tem se tornado um parceiro comercial vital para muitos países latino-americanos, oferecendo investimentos em infraestrutura e recursos naturais em troca de acesso a mercados.

C

A influência da China na América Latina tem diminuído devido a crises econômicas internas nos países da região.

D

A China tem promovido uma agenda de direitos humanos na América Latina, incentivando reformas democráticas.

Considerando o fragmento de texto e os conteúdos da Aula 2, Videoaula do Tema 5 - A inteligência emocional da disciplina Inteligência, Afetividade e Criatividade, assinale a alternativa que indica o conceito de Inteligência Emocional:
A
É uma forma de conhecer que desenvolve a razão abstrata independente dos contextos emocionais.
B
É uma habilidade abstrata que desenvolve a certeza de calcular exatamente as próprias visões e as dos outros.
C
É uma maneira de sentir que desenvolve a habilidade de manipular o outro para fazer o que desejamos.
D
É uma forma de emoção que desenvolve a habilidade de mascarar as próprias visões e as dos outros.
E
É considerada uma forma de inteligência que desenvolve a habilidade de monitorar as próprias emoções e a dos outros.

Em um modelo de aprendizado supervisionado, o que significa underfitting?

A

O modelo ajusta excessivamente os dados de treinamento, mas falha em generalizar.

B

O modelo aprende adequadamente os padrões dos dados de treinamento e teste.

C

O modelo não consegue aprender os padrões dos dados de treinamento, resultando em baixa precisão tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste.

D

O modelo tem uma complexidade muito alta, tornando-o propenso ao overfitting.

E

O modelo não pode ser treinado adequadamente.

A argumentação deve ser construída de forma a considerar diferentes pontos de vista. Qual das opções abaixo representa uma abordagem que pode ser considerada válida ao discutir a legalização da maconha?

A
A maconha deve ser legalizada porque é uma droga.
B
A legalização da maconha pode trazer benefícios econômicos e sociais, mas é importante considerar os riscos associados ao seu uso e implementar políticas de controle eficazes.
C
Muitas pessoas usam maconha.
D
A maconha é uma planta.

Qual é a principal vantagem do uso de máquinas de vetores de suporte (SVM)?

A

Elas são muito eficientes para tarefas de classificação em dados de alta dimensionalidade.

B

Elas são utilizadas exclusivamente em aprendizado não supervisionado.

C

Elas são mais rápidas do que redes neurais em grandes volumes de dados.

D

Elas são eficazes apenas para dados sequenciais.

E

Elas não requerem pré-processamento de dados.