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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.
Qual das opções abaixo é uma característica do algoritmo de Random Forest?
Usa um único modelo base para realizar as predições.
Combina múltiplos modelos base para realizar predições mais robustas.
Realiza clustering para agrupar dados semelhantes.
Utiliza uma rede neural para melhorar a classificação.
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?
O que significa o termo cross-validation?
A técnica de dividir os dados de treinamento em várias partes para validar o modelo de forma mais robusta.
A validação do modelo apenas usando dados de teste.
O processo de normalização dos dados antes do treinamento.
O ajuste de parâmetros para melhorar a acurácia do modelo.
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 China tem se concentrado apenas em investimentos em tecnologia, ignorando setores como agricultura e mineração.
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.
A influência da China na América Latina tem diminuído devido a crises econômicas internas nos países da região.
A China tem promovido uma agenda de direitos humanos na América Latina, incentivando reformas democráticas.
Em um modelo de aprendizado supervisionado, o que significa underfitting?
O modelo ajusta excessivamente os dados de treinamento, mas falha em generalizar.
O modelo aprende adequadamente os padrões dos dados de treinamento e teste.
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.
O modelo tem uma complexidade muito alta, tornando-o propenso ao overfitting.
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?
Qual é a principal vantagem do uso de máquinas de vetores de suporte (SVM)?
Elas são muito eficientes para tarefas de classificação em dados de alta dimensionalidade.
Elas são utilizadas exclusivamente em aprendizado não supervisionado.
Elas são mais rápidas do que redes neurais em grandes volumes de dados.
Elas são eficazes apenas para dados sequenciais.
Elas não requerem pré-processamento de dados.