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Questões de concursos de TI - Desenvolvimento de Sistemas para CEBRASPE (CESPE)

Leia os enunciados, as respostas e os comentários dos professores. Para estudar, usar a revisão espaçada e acompanhar seu progresso, entre na sua conta.

FC94359 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Acerca do desenvolvimento de pipelines e do processamento distribuído para aprendizado de máquina, julgue o seguinte item. A gestão eficiente de recursos como CPU e memória não é uma consideração crítica em pipelines de aprendizado de máqui

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94360 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina computacional tem como objetivo aplicar técnicas computacionais na tentativa de validar padrões em dados e ratificar padrões que podem ser observados explic

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94361 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. Aprendizado de máquina e mineração de dados são termos idênticos em relação aos seus objetivos e funções, pois ambos lidam com algoritmos de inteligência artificial para padrões em

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94362 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. Aprendizado de máquina pode ser definido como a criação e o uso de modelos que são aprendidos a partir dos dados.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94363 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. No contexto do aprendizado de máquina, um algoritmo é definido como a especificação de uma relação probabilística existente entre variáveis diferentes.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94364 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. Em aprendizado de máquina, um modelo de bom desempenho com dados já treinados, mas que não lide muito bem com novos dados é denominado subajuste, ou seja, no subajuste se aprende co

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94365 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. Ocorre sobreajuste quando o modelo não pode determinar uma relação significativa entre os dados de entrada e saída, ou seja, quando o modelo não é treinado pelo período apropriado e

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94366 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. Overfitting é um comportamento esperado e desejável de aprendizado de máquina, uma vez que descreve assertividade e acurácia altas quando o modelo de aprendizado de máquina fornece

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94367 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. As tarefas de aprendizado de máquina podem ser divididas em três grandes grupos: classificação, agrupamento e associação, devendo o primeiro grupo possuir uma classe que se pretenda

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94368 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. No aprendizado de máquinas, o aprendizado supervisionado compreende um conjunto de dados de treinamento para ensinar modelos a mostrar a saída desejada.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94369 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. A regressão é um tipo de aprendizado não supervisionado cujo objetivo é entender a relação entre variáveis dependentes.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94370 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina. Clustering é uma técnica de mineração de dados que agrupa dados não rotulados com base em suas semelhanças ou diferenças; os algoritmos de cluster podem ser categorizados em sobrepo

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94371 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

No que se refere à análise exploratória de dados e ao pré-processamento de dados, julgue o próximo item. A fase de pré-processamento de dados é um processo semiautomático que depende da capacidade do analista de identificar os problemas pre

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94372 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado. Ocorre sobreajuste quando um modelo de dados é incapaz de capturar o relacionamento entre as variáveis de entrada e saída com precisão, o que gera uma alta

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94373 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado. No modelo a seguir, que contém regras que incluem os itens A, B, C, D, E, F, G e H, as regras 1 e 2 pertencem a um mesmo grupo de regras.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94374 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. A classe de algoritmos denominada classificação é utilizada no grupo de aprendizado não supervisionado; esse modelo ap

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94375 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. Os algoritmos de regras de associação constroem regras com apenas uma única conclusão, ao contrário dos algoritmos de

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94376 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. A regressão linear é o método mais utilizado de análise preditiva; nela, são usadas relações lineares entre uma variáv

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94377 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Em relação ao aprendizado supervisionado, ao algoritmo random forest (floresta aleatória) e a overfitting e underfitting, julgue o seguinte item. O algoritmo random forest atribui a mesma importância para todas as variáveis ao fazer as pred

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94378 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

No que se refere à qualidade e visualização de dados, julgue o item a seguir. O tratamento de dados ausentes é prescindível, pois muitos algoritmos de aprendizado de máquina funcionam bem com dados incompletos.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94379 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Em relação a tecnologias de IA e aprendizado de máquina, julgue o item que se segue. Técnicas de clustering são comuns em sistemas de recomendação para recomendar conteúdos aos usuários de forma individualizada.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94380 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

A respeito dos tipos de aprendizado de máquina, julgue o item a seguir. O agrupamento é um método de aprendizado não supervisionado que busca a similaridade entre os dados e, uma vez identificada tal similaridade, organiza os itens em clust

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94381 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

A respeito dos tipos de aprendizado de máquina, julgue o item a seguir. O aprendizado por transferência transdutiva ocorre quando os domínios de origem e alvo são os mesmos, mas as tarefas que o modelo deve concluir são diferentes.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94382 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue o próximo item. Na regressão linear múltipla, a previsão do modelo é um valor entre 0 e 1, tal que 0 indica um evento improvável de acontecer e 1 indica a probabili

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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