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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.

FC94785 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, a respeito de conceitos de inteligência artificial. A regressão tem como objetivo a obtenção de uma equação que relacione uma variável de resposta a uma ou mais variáveis explicativas.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94786 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, a respeito de conceitos de inteligência artificial. O aprendizado supervisionado é definido pelo uso de conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos que classificam dados ou preveem resultados com precisão.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94787 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

No que se refere à qualidade e visualização de dados, julgue o item a seguir. A discretização de frequência igual divide os dados de modo que cada intervalo tenha aproximadamente o mesmo número de valores.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94788 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue o próximo item. Na análise de característica de operação do receptor (ROC), o método não paramétrico para calcular a área sob a curva (AUC) assume que os dados segu

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94789 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

No que se refere a conceitos de business intelligence, data lake, inteligência artificial e machine learning, julgue o item a seguir. O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial, o qual é utilizado para analisar, por meio

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC94790 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

No que se refere a machine learning, julgue o item seguinte. O algoritmo Naive Bayes é utilizado para categorizar palavras com base na frequência; um exemplo do uso desse algoritmo é a classificação de e-mails como spam.

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC94791 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (nã

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94792 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (nã

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94793 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado. Em se tratando de modelos de regressão linear, indica-se a utilização dos seguintes métodos não paramétricos para a estimação dos resultados: mínimos quadrados (MQ) e de suppor

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94794 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem. A validação cruzada pode ser utilizada para detectar quando uma rede neural está sendo treinada de maneira excessiva (overtraining) e assim interromper o treinamento

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94795 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item a respeito dos conceitos de Machine Learning. Classificadores bayesianos são classificadores estatísticos usados para predizer a probabilidade de pertinência de um objeto a determinada classe.

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94796 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Sobre as técnicas de classificação em aprendizado de máquina, julgue o item a seguir. Devido ao fato de pressupor independência entre atributos, o algoritmo Naive Bayes é capaz de realizar, com precisão, o treinamento de um modelo com uma q

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC94797 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

A respeito de inteligência artificial, julgue o item seguinte. A classificação Naive Bayes parte da suposição de que as variáveis envolvidas em machine learning são independentes entre si.

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC94798 · 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 problema de underfitting ocorre quando o modelo não se ajusta aos dados de treinamento, enqu

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94877 · 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 problema de underfitting ocorre quando o modelo não se ajusta aos dados de treinamento, enqu

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94878 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

A respeito de aprendizagem de máquina, deep learning e processamento de linguagem natural, julgue o item seguinte. A validação cruzada é uma técnica utilizada para prover a generalização de um modelo treinado, aprimorando seu desempenho e i

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94879 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

A respeito de aprendizagem de máquina, deep learning e processamento de linguagem natural, julgue o item seguinte. Na validação cruzada K-fold em que k = 5, os dados são divididos em 5 partes, sendo um subconjunto de tamanho k − 1 para test

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC94880 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue os itens a seguir, a respeito de inteligência artificial (IA) e machine learning. K-means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado, em que se calcula a distância entre os objetos da base e cada um dos centroides; em que se at

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC94881 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue os itens a seguir, a respeito de inteligência artificial (IA) e machine learning. Nos algoritmos de aprendizado por reforço, o agente recebe uma recompensa atrasada na próxima etapa de tempo para avaliar sua ação anterior; seu objeti

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC94882 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Em um processo em que se utiliza a ciência de dados, o número de variáveis necessárias para a realização da investigação de um fenômeno é direta e simplesmente igual ao número de variáveis utilizadas para mensurar as respectivas característ

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94883 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, considerando o gráfico precedente, que representa as regiões de overfitting e de underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina adotado, com o erro de pre

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94884 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, considerando o gráfico precedente, que representa as regiões de overfitting e de underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina adotado, com o erro de pre

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94885 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o próximo item, considerando o gráfico precedente, que representa as regiões de overfitting e de underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina adotado, com o erro de pre

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC94886 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado. As técnicas de regressão são utilizadas tanto para prever quando para entender como o sinal avaliado é afetado pela variação dos preditores, ou ainda, para identificar os predi

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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