1
De acordo com o conteúdo abordado em aula, a função de ativação em que a direção da reta muda no mesmo sentido, porém a proporção pode ser diferente, se refere à função?
Não monotônica.
Não linear
Monotônica
Linear
2
Os modelos de aprendizado de máquina, de acordo com a complexidade de seus algoritmos, são classificados como de: fácil interpretação ou não interpretáveis. Sendo assim, um modelo de fácil interpretação, é conhecido como:
Green Box.
Black Box.
Gray Box
White Box.
3
Quando trabalhamos com um modelo de árvore de decisão e objetivamos o máximo de ganho de informação, devemos diminuir ?
Entropia.
Limites de dependências.
Entalpia.
Limites de decisão.
4
Quando em um modelo de aprendizado de máquina, necessitamos predizer valores contínuos, utilizamos um modelo de?
Clusterização
Regressão.
Associação
Classificação
5
Dos algoritmos de aprendizado de máquina a seguir, qual não se trata de um algoritmo supervisionado?
KNN
Regressão logística
Regressão linear.
K-Means
6
Aprendizado de máquina está inteiramente relacionada à estatística. Sendo assim, das opções a seguir, qual se trata de uma medida de tendência central?
Desvio padrão
Moda.
Coeficiente de variação
Amplitude.
7
Aprendizado de máquina está inteiramente relacionada à estatística. Sendo assim, a medida que demonstra a dispersão dos dados para uma média é?
Variância
Mediana.
Desvio padrão.
Coeficiente de variação.
8
A escolha do modelo de aprendizado de máquina a ser utilizado, leva em consideração, os três princípios de machine learning. Sendo assim, “O modelo mais simples que se ajusta aos dados, também é o mais plausível” se refere?
Navalha de Occam
Viés de amostragem.
Bisbilhotagem de dados
9
Todos os modelos de aprendizado de máquina, utilizam fómula para análise dos dados. Sendo assim, a fómula “y = a + bx”, se refere a?
Rede Neural
Naive Bayes.
Regressão linear.
Árvore de decisão .
10
Das opções a seguir, qual não se trata de um modelo de regressão linear?
Regressão linear polinomial
Regressão linear múltipla
Regressão linear simples
Regressão linear composta
11
Um algoritmo de aprendizagem por regressão linear, possui 02 coeficientes, sendo assim, analisando a fórmula: y = a + bx, a se trata?
Variável dependente.
Coeficiente linear.
Variável independente.
Coeficiente angular
12
Analisando as métricas da imagem, quando em uma regressão linear, necessitamos verificar a importância de um variável para a efetividade do modelo, analisamos?
R-squared.
F-statistic
Coef.
P>|t|.
13
Analisando as métricas da imagem, quando em uma regressão linear, necessitamos verificar a efetividade do modelo, analisamos?
R-squared
F-statistic
Coef.
P>|t|
14
Analisando as métricas da imagem, quando em uma regressão linear, necessitamos verificar a homogeneidade das variáveis para a efetividade do modelo, analisamos?
F-statistic.
R-squared.
P>|t|.
Coef
15
Em um modelo de aprendizagem de máquina, podemos trabalhar com hiperparâmetros, ou seja, características estimadas a priore. Sendo assim, dos modelos a seguir, qual não utiliza hiperparâmetros?
SVM
KNN
Regressão.
Redes neurais.
16
O treinamento de um modelo de machine learning, envolve a análise dos dados, sendo assim, quando necessitamos verificar a presença de outliers, o gráfico prefencialmente utilizado é o ?
Histograma.
Blox-plot.
Gráfico de dispersão.
Gráfico de tendência
17
Dentre as linguagens utilizadas para machine learning, o python se destaca pelo seu conjunto de bibliotecas. Sendo assim, a biblioteca python que disponibiliza modelos de aprendizado de máquina é?
Numpy.
Pandas.
Sklearn.
Seaborn.
18
Analisando o gráfico a seguir, se trata de um?
Histograma.
Blox-plot
Gráfico de tendência.
Gráfico de dispersão.
19
Qual é a principal tarefa do aprendizado supervisionado?
Classificar dados sem rótulos
Prever valores contínuos
Classificar dados sem rótulos
Aprender com dados rotulados
20
O que é overfitting em Machine Learning?
O modelo se ajusta perfeitamente aos dados de
treinamento e generaliza bem
O modelo não se ajusta aos dados de treinamento
O modelo é muito simples para lidar com dados
complexos
O modelo se ajusta bem aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados
21
Qual é a diferença entre validação cruzada e conjunto de teste?
A validação cruzada é usada para conjuntos de dados
pequenos, enquanto o conjunto de teste é para grandes
conjuntos de dados
A validação Cruzada é usada para avaliar o desempenho durante o treinamento, enquanto o conjunto de teste é usado após o treinamento
Não há diferença, são termos intercambiáveis
Ambos são usados para treinamento, mas em etapas
diferentes
22
Em problemas de classificação binária, qual é a métrica apropriada para avaliar o desempenho do modelo?
Área sob a curva ROC (AUC-ROC)
Precisão (Accuracy)
Sensibilidade (Recall)
F1-Score
23
Qual é a diferença entre regressão e classificação em Machine Learning?
Regressão lida com problemas de previsão, enquanto
classificação lida com problemas de agrupamento
Regressão lida com variáveis dependentes contínuas, enquanto classificação lida com variáveis dependentes categóricas
Regressão e classificação são termos intercambiáveis
Regressão lida com problemas de agrupamento, enquanto
classificação lida com problemas de previsão
24
Qual é o papel de uma função de ativação em uma rede neural?
Mapear a saída da rede para um intervalo específico
Definir o número de camadas na rede
Inicializar os pesos da rede
Determinar a taxa de aprendizado
25
O que é o gradiente descendente?
Um algoritmo de otimização usado para ajustar os pesos de um modelo
Um tipo de função de ativação em redes neurais
Um método para calcular derivadas em funções complexas
Um método para reduzir a dimensionalidade dos dados
26
Em redes neurais, o que é o viés (bias)?
A tendência de um modelo subajustar os dados
Um parâmetro adicional adicionado a cada neurônio
A tendência de um modelo superajustaros dados
Uma medida de quanto o modelo se ajusta aos dados de
treinamento
27
Qual é a diferença entre validação e teste em Machine Learning?
A validação é usada para conjuntos de dados pequenos,
enquanto o teste é para grandes conjuntos de dados
A validação é usada para ajustar hiperparâmetros,
enquanto o teste avalia o desempenho final
Não há diferença, são termos intercambiáveis
A validação é realizada durante o treinamento, enquanto o teste é realizado após o treinamento
28
O que é o método da matriz de confusão?
Uma técnica para aumentar a complexidade de modelos
Uma técnica para reduzir a dimensionalidade dos dados
Uma técnica de visualização de dados multidimensionais
Uma tabela usada para avaliar o desempenho de um modelo de classificação.
29
Qual é a principal desvantagem da abordagem K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN)?
Não requer treinamento
Não é adequado para problemas de classificação
Sempre produz resultados precisos
Sensível a outliers
30
O que é um outlier em um conjunto de dados?
Um ponto de dados que tem peso dobrado no modelo
Um ponto de dados que representa a média do conjunto
Um ponto de dados que é ignorado durante o treinamento
Um ponto de dados que está fora do padrão esperado
31
O que é a Regra de Bayes em Machine Learning?
Uma técnica de redução de dimensionalidade
Um método de treinamento para redes neurais
Uma técnica para aumentar a complexidade de modelos
Uma abordagem estatística para classificação baseada em probabilidade
32
Em aprendizado não supervisionado, o que é clustering?
A tarefa de agrupar dados sem rótulos em clusters distintos
A tarefa de prever valores contínuos
A tarefa de ajustar um modelo aos dados de treinamento
A tarefa de classificar dados em categorias
33
Analisando o gráfico a seguir, observamos que se trata de um método de análise da qualidade dos dados, definido como ?
Acumulated local effects
Partial dependece plots
Individual conditional expectation
Feature importance
