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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.

FC94689 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado. Considerando-se, nos gráficos a seguir, que o resultado #2 corresponda ao melhor desempenho do algoritmo, é correto afirmar que o resultado #1 indica que houve underfitting.

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94690 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado. O trade off entre variância e viés é afetado pela utilização de polinômios, com graus que variam de zero a três, em que o emprego de polinômios de ordem ímpar produz sempre mel

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94691 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem. A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como premissa básica encontrar elementos em um conjunto de dados que impliquem a presença de outros elementos na mesma

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94692 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem. O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada nó para se obte

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94693 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina. As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine learning).

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94694 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina. A utilização de valores aleatórios nos métodos modernos de inicialização dos pesos das camadas das redes neurais artificiais (RNA) permite evitar o problema do desapa

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94695 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, referentes a conceitos e especificidades de MDM (master data management). A grande diferença entre algoritmos fuzzy matching e stemming reside no fato de que, enquanto o primeiro combina palavras com a mesma raiz lin

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC94696 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

A respeito de inteligência artificial, julgue o item seguinte. Aplicações de reconhecimento de voz fazem a transcrição de um áudio para texto diretamente, sem a necessidade de nenhum modelo intermediário.

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC94697 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, relativo a inteligência artificial (IA). A análise preditiva é uma aplicação da IA em que são utilizadas técnicas de aprendizado de máquina para a previsão de resultados futuros com base em dados históricos.

CEBRASPE (CESPE)

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FC94698 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

A matriz de confusão constitui um recurso fundamental para a avaliação do desempenho de modelos de classificação no campo do aprendizado de máquina. Esse instrumento possibilita uma visualização precisa do comportamento do modelo frente às

CEBRASPE (CESPE)

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FC94699 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Acerca de técnicas de pré-processamento de dados não estruturados, julgue o item a seguir. A técnica TF-IDF majora a importância de um termo que aparece muitas vezes em um documento e poucas vezes nos outros documentos de um mesmo corpus.

CEBRASPE (CESPE)

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FC94700 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, em relação a grandes modelos de linguagem (LLMs) e a redes neurais. O uso de tokenizadores subword permite que LLMs aprendam palavras fora do vocabulário de treinamento, otimizando a compreensão sem estar restrito a

CEBRASPE (CESPE)

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FC94701 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

No que se refere à ciência de dados, julgue o item a seguir. Em aprendizado supervisionado, o algoritmo random forest utiliza múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão das previsões e reduzir o risco de overfitting.

CEBRASPE (CESPE)

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FC94702 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item subsecutivo, com base em análise de dados e informações e em mapeamento de fonte de dados. A análise descritiva envolve a utilização de técnicas estatísticas e algoritmos para fazer previsões ou estimativas sobre eventos futur

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94703 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, relativo à inteligência artificial (IA). Em machine learning, os sistemas podem usar aprendizado do tipo supervisionado, não supervisionado, autônomo ou gerenciado.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94704 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. As anomalias verificadas em um conjunto de dados devem ser descartadas de modo a se manter a harmonia do conjunto analisado.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94705 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. A normalização de um conjunto de dados tem como objetivo representar todos os valores desse conjunto em uma escala de 0 a 1.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94706 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. A tarefa do agrupamento consiste em segmentar uma base de dados não rotulada em grupos que

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94707 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. A distância de Minkowski entre duas cadeias de caracteres é definida como o número mínimo d

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94708 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. Se os números em um conjunto estiverem igualmente espaçados, então a mediana e a média dess

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94709 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. O objetivo das regras de associação é encontrar todos os conjuntos de itens que possuem con

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94710 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. O algoritmo Apriori emprega busca em profundidade e gera conjuntos de itens candidatos (pad

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94711 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. Random forests fornecem pontuações de distância euclidiana entre os recursos que podem ser

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94712 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. As redes neurais permitem construir modelos que sejam padronizados de acordo com o funciona

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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