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Marque a alternativa que tem a ordem correta de numeração do segundo grupo:
1. Princípio de metamorfose.
2. Princípio de topologia.
3. Princípio de multiplicidade e do encaixe de escalas.
4. Princípio de mobilidade dos centros.
A
A rede não possui apenas um, mas vários centros, em constante deslocamento.
B
Na rede hipertextual, cada rede pode estar encaixada em outras, formando uma macrorrede.
C
A rede de hipertextos se encontra em constante construção em reorganização.
D
A rede hipertexto ou funciona por proximidade ou por semelhança.
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Desde o século XX, a IA evoluiu consideravelmente, passando por várias fases de otimismo, desafios e renascimento. Nos primeiros dias, a IA estava focada em imitar o raciocínio humano e resolver problemas lógicos. Com o tempo, o foco se deslocou para a aprendizagem e adaptação das máquinas, resultando em sistemas mais sofisticados que podemos ver hoje, como assistentes virtuais, carros autônomos e sistemas de recomendação personalizados.

Qual teórico questionou a possibilidade de as máquinas pensarem, marcando o início da jornada da IA no século XX? Assinale a alternativa correta:

A
Charles Babbage.
B
John von Neumann.
C
Isaac Newton.
D
Ada Lovelace.
E
Alan Turing.
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A respeito dos fundamentos que envolvem Machine Learning, analise as afirmativas abaixo e marque alternativa correta.

I. No processo de aprendizagem supervisionada o computador recebe um conjunto de dados. Ele encontrará neste conjunto dados de entrada atrelados as saídas esperadas. Neste tipo de aprendizagem o objetivo é encontrar as regras que conseguem mapear aquelas entradas com aquelas saídas.

II. A aprendizagem por reforço é um tipo de treinamento usado onde enfrentamos um ambiente complexo. Através das tentativas e erro o computador busca uma solução para o problema. Para que a máquina entenda o que são acertos e erros ela receberá recompensas e penalidades durante o processo de busca da solução.

III. Quando o conjunto de dados repassado para o computador possui apenas os valores de saída possíveis (rótulos) mas não conhecemos nada a respeito dos valores das entradas, devemos fazer uso do processo de aprendizagem não supervisionada. Ela foi criada justamente para atender este cenário. Esse aprendizagem envolve complexidades adicionais quando comparada a aprendizagem supervisionada.
A
Apenas a afirmativa II está correta.
B
Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
C
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
D
Apenas a afirmativa I está correta.
E
Todas as afirmativas estão corretas.
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Acerca do aprendizado não supervisionado e seus algoritmos de clusterização, analise as sentenças a seguir:
O algoritmo k-médias pode ser utilizado para fazer operações de segmentação em imagens, através de clusterização de pixels em regiões.
Ao se encontrar um outlier em uma amostra de dados, o mesmo deve ser descartado de forma a não interferir no processo de clusterização.
As árvores de decisão são utilizadas geralmente em sistemas que utilizam aprendizado não supervisionado.
Um dos pontos negativos do algoritmo k-médias é que o número de grupos deve ser definido antes de se iniciar o processo.
A
O algoritmo k-médias pode ser utilizado para fazer operações de segmentação em imagens, através de clusterização de pixels em regiões.
B
Ao se encontrar um outlier em uma amostra de dados, o mesmo deve ser descartado de forma a não interferir no processo de clusterização.
C
As árvores de decisão são utilizadas geralmente em sistemas que utilizam aprendizado não supervisionado.
D
Um dos pontos negativos do algoritmo k-médias é que o número de grupos deve ser definido antes de se iniciar o processo.
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Ase, retirada do texto acima, “E o moço reconhecia quanto D. Maria tinha razão”, a palavra quanto nesse enunciado pertence à classe gramatical:
A
dos substantivos.
B
dos pronomes.
C
dos advérbios.
D
das conjunções.
E
das preposições.
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Pergunta 3

Feedbacks explícitos representam claramente os interesses dos usuários enquanto os implícitos não deixam claro se o usuário gostou ou não da recomendação.

Não existem diferenças entre os feedbacks explícitos e implícitos para o sistema.

Feedbacks implícitos representam claramente os interesses dos usuários enquanto os explícitos não deixam claro se o usuário gostou ou não da recomendação.

Feedbacks explícitos correspondem a ações dos usuários enquanto os implícitos podem não corresponder a ações dos usuários.

A
Feedbacks explícitos representam claramente os interesses dos usuários enquanto os implícitos não deixam claro se o usuário gostou ou não da recomendação.
B
Não existem diferenças entre os feedbacks explícitos e implícitos para o sistema.
C
Feedbacks implícitos representam claramente os interesses dos usuários enquanto os explícitos não deixam claro se o usuário gostou ou não da recomendação.
D
Feedbacks explícitos correspondem a ações dos usuários enquanto os implícitos podem não corresponder a ações dos usuários.
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Os métodos de busca informada ao fazerem uso de heurística possuem como vantagem. Assinale a alternativa correta.
A
ter a complexidade do seu algoritmo reduzida.
B
poder fazer pesquisas em árvores semânticas.
C
permitir com que o seu algoritmo seja programado mais facilmente.
D
poder examinar o espaço de busca de forma mais eficiente.
E
poder fazer pesquisas em redes semânticas.
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Semelhante ao k-nn, o k-means faz uma aproximação entre os vizinhos procurando relacionar o conjunto de atributos de cada elemento com os possíveis clusters definidos. Todavia, como se dá a inserção de um elemento em um cluster?
A
As redes bayesianas.
B
As redes de Markov.
C
O modelo visível de Markov.
D
O algoritmo irá distribuir os elementos nos clusters, de acordo com a média de seus atributos em relação ao centroide do próprio cluster.
E
O modelo oculto de Bayes.
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Sobre o fluxo de implementação de um algoritmo de Machine Learning, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:

( ) A etapa de análise de dados é a primeira do processo de Machine learning e pode ser simples, do ponto de vista de se conectar a um Dataset CSV ou a um banco de dados relacional.

( ) A coleta de dados é a etapa em que se deve tratá-los, de forma correta, antes de seu uso ou armazenamento. Pode ser utilizada em conjunto com a análise exploratória de dados, quando se realiza um estudo das características dos dados, geralmente por meio de gráficos.

( ) A etapa de escolha do modelo é o momento de selecionar os algoritmos que serão avaliados e futuramente aplicados em sua aplicação de Machine learning.

( ) A avaliação é responsável por utilizar o conjunto de testes e verificar a capacidade de generalização do algoritmo, ou seja, verificar se o algoritmo aprendeu com os dados de treino.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A
F - F - V - V.
B
F - V - F - V.
C
V - F - V - F.
D
V - F - F - F.
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Considerando o IBM Watson Assistant, skills são:

A

um conjunto de habilidades relacionadas a uma tarefa, por exemplo: atendente de vendas ou RH.

B

assistentes virtuais individuais. Cada skill é um atendente virtual realizando apenas um atendimento.

C

habilidades necessárias que o cientista de dados deve ter para usar a ferramenta.

D

habilidades genéricas do Watson para reconhecimento de fala.

E

aprimoramentos que a IBM Cloud permite a realização em seus modelos de Machine Learning.

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