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Uma escola está planejando um sistema de acompanhamento temporal de seus alunos, de modo a classificá-los em relação ao desempenho em português e em matemática ao longo de cada ano.

Na escola há uma base de dados históricos que anualmente armazena, para cada aluno, em cada série, a nota final de cada uma dessas duas disciplinas. Essa nota é um valor decimal, entre 0 e 10. Note-se que essa escola, como em outras, há professores que aplicam diferentes graus de exigência nas suas avaliações, uns sendo mais “generosos” e outros, mais “rigorosos”.

Três estratégias de transformação de dados foram discutidas, à luz das ideias da Ciência de Dados, como descritas a seguir.

I. Agrupar os alunos a partir de intervalos de notas finais, do tipo “0 até 2,0”, “2,1 até 4,0”, ..., “8,1 até 10”.

II. Rotular grupos de desempenho, “Aprovado” e “Reprovado” e agrupar os alunos de acordo com os critérios de aprovação vigentes em cada situação.

III. Rotular grupos de desempenho, do tipo “Grupo A”, “Grupo B”, ..., “Grupo E”, e agrupar separadamente os alunos de cada conjunto ano/série/disciplina/professor de acordo com a distribuição relativa das notas em cada conjunto.

À luz da ciência de dados e do exposto acima, assinale a afirmativa correta.
 

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Maria está construindo um sistema de aprendizado de máquina que utiliza a informação sobre a segmentação de clientes que está armazenada no CRM da empresa. Porém, a segmentação que ela extrai do CRM possui os valores "bronze", "prata" e "ouro", que seu sistema não entende.

Para isso, Maria quer implementar um processo de ETL que recodifica a segmentação para os valores "0", "1" e "2" representando, respectivamente, "bronze", "prata" e "ouro" antes de carregar os dados em seu sistema.

O tipo de transformação que Maria deve empregar em seu processo ETL é

 

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O Coeficiente Silhouette é utilizado na análise de agrupamentos, principalmente para examinar

 

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CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia utilizada em projetos de Ciência dos Dados. De acordo com esta metodologia, a definição do problema que será investigado por meio de técnicas de mineração de dados ocorre na etapa

 

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Considere o trecho de código em Python a seguir, que define uma rede neural usando TensorFlow e Keras.

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

modelo = models.Sequential()

modelo.add(layers.Conv2D(32, (3, 3),

activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))

modelo.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

modelo.add(layers.Conv2D(64, (3, 3),

activation='relu'))

modelo.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

modelo.add(layers.Conv2D(64, (3, 3),

activation='relu'))

modelo.add(layers.Flatten())

modelo.add(layers.Dense(64, activation='relu'))

modelo.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

Com base no código apresentado, assinale a afirmativa incorreta.

 

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Considere o código em Python que utiliza a biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) a seguir.

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
texto = "Processamento de Linguagem Natural é uma área 
da inteligência artificial que lida com a interação 
entre computadores e linguagem humana."
tokens = word_tokenize(texto)
print(tokens)

Assinale a opção que corresponde ao propósito do código apresentado.

 

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As funções de ativação são amplamente utilizadas em redes neurais para regular a ativação de neurônios artificiais. Considere a função matemática dada por:

\(f(x) = \dfrac{1}{1 + e^{-x}}\)

Assinale a opção que indica a função de ativação representada por essa fórmula.

 

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A evolução das redes neurais impulsionou significativamente o avanço da inteligência artificial, resultando em arquiteturas inovadoras.

Entre elas, uma se sobressai por sua habilidade em gerenciar sequências de tamanho variável, eficiência em treinamentos com grandes volumes de dados e pela implementação do mecanismo de atenção, o que possibilita uma análise ponderada e dinâmica das entradas.

Essa arquitetura é denominada.
 

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Joselito é um desenvolvedor especializado em inteligência artificial e trabalha para uma renomada indústria.

Recentemente, ele finalizou o treinamento de um modelo de visão computacional, cujo objetivo é identificar se os colaboradores estão utilizando capacetes enquanto circulam pelo chão de fábrica, visando a assegurar o cumprimento das normas de segurança. Durante a apresentação do projeto para a equipe de liderança, o modelo demonstrou alta acurácia na maioria das situações.

Entretanto, houve um padrão atípico de erro: o chefe de Joselito, que é calvo, foi consistentemente identificado pelo modelo como estando de capacete, ainda que estivesse sem capacete.

Com base nessas informações, assinale a opção que indica a causa mais provável do comportamento anômalo observado no modelo de Joselito.
 

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2978020 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IBFC
Orgão: CET-Santos
Várias técnicas em ML (Machine Learning) são utilizadas. Todas possuem um melhor tratamento de dados do que outra, dependendo no que se está trabalhando. No caso da técnica com modelos contextualizados de linguagem baseados em tokens, temos uma que implementa um algoritmo utilizado no processamento de linguagem natural e na recuperação de informações. Esta técnica combina a frequência de uma determinada palavra em um texto com a frequência inversa da mesma palavra em outros documentos. Essa técnica é conhecida por:
 

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