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Quando se inicia os trabalhos de aprendizado em bases de dados é comum identificar problemas na base de dados. Por isso, na etapa de pré-processamento, os dados passam por recursos de limpeza, integração de bases de dados, redução na quantidade de atributos ou dados, transformação nos formatos dos dados ou discretização de alguns. Considerando esses recursos, indique a alternativa incorreta que os define.
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ETL (Extract, Transform and Load) consiste num conjunto de técnicas com o objetivo de integração a fim de combinar dados de diversas fontes. Por meio do ETL, é possível definir a qualidade dos dados e a forma como eles são manipulados, a fim de transformá-los em uma informação inteligível e confiável. Nesse contexto, associe a técnica de ETL com a caracterização mais adequada.
- SQL (Standard Query Language)
- Web Services
- Processamento em lote
- Mapeamento de dados
- Fornece instruções detalhadas para uma aplicação sobre como obter os dados necessários para processar. Ele também descreve qual campo de origem é correspondente ao campo de destino. Por exemplo, associar um atributo de uma tabela do banco de dados com outro atributo de outra tabela de outro banco de dados.
- É o método mais comum de acessar e transformar os dados de um banco de dados relacional.
- Refere-se a uma operação que envolve a movimentação de grandes volumes de dados entre dois sistemas durante o que é chamado de “janela”. Nesse período determinado, nenhuma ação pode ocorrer com o sistema-fonte, enquanto os dados são sincronizados.
- É um método baseado na internet para fornecer dados ou funcionalidades a várias aplicações em tempo quase real. Esse método simplifica os processos de integração de dados e pode entregar, rapidamente, mais valor a partir dos dados.
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Sobre o processamento morfológico de imagens,
considere as afirmativas a seguir.
I - A morfologia matemática é fundamentada na teoria dos conjuntos e tem como exemplos de operadores morfológicos a erosão, a dilatação, a abertura e o fechamento. II - As operações morfológicas em imagens binárias ocorrem de forma diferente das operações morfológicas em imagens tons de cinza. III - A dilatação e a erosão morfológica em imagens tons de cinza podem ser usadas em conjunto com a subtração de imagens para obter o gradiente morfológico da imagem.
Está(ão) correta(s)
I - A morfologia matemática é fundamentada na teoria dos conjuntos e tem como exemplos de operadores morfológicos a erosão, a dilatação, a abertura e o fechamento. II - As operações morfológicas em imagens binárias ocorrem de forma diferente das operações morfológicas em imagens tons de cinza. III - A dilatação e a erosão morfológica em imagens tons de cinza podem ser usadas em conjunto com a subtração de imagens para obter o gradiente morfológico da imagem.
Está(ão) correta(s)
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Dos seguintes algoritmos de aprendizado de máquina, assinale a alternativa que apresenta corretamente os algoritmos que possuem a característica
de serem de aprendizado não supervisionado.
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Após a realização de uma pesquisa com alunos da
universidade sobre preferências em relação às
atividades acadêmicas e opções de lazer no campus, foram obtidos dados de questionários. Com
base nesses dados, isolaram-se duas variáveis
numéricas, a fim de se criarem grupos de usuários
e, posteriormente, traçarem planos específicos para
cada grupo. Arbitrariamente, foi definido que cinco
grupos distintos seriam obtidos e, posteriormente,
foi rodado um algoritmo de aprendizado de máquina
para gerar os grupos.
A partir desse contexto, duas questões foram formuladas:
(I) Qual desses algoritmos abaixo é o mais adequado para tal tarefa? (II) Qual a parametrização que deveria ter sido realizada?
Assinale a alternativa que apresenta a resposta correta para as duas questões formuladas.
A partir desse contexto, duas questões foram formuladas:
(I) Qual desses algoritmos abaixo é o mais adequado para tal tarefa? (II) Qual a parametrização que deveria ter sido realizada?
Assinale a alternativa que apresenta a resposta correta para as duas questões formuladas.
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No contexto da implementação de tecnologias para data mining e
apresentação de dados, a sigla ETL refere-se
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Com relação a Pytorch, assinale V para a afirmativa verdadeira e F
para a falsa.
I. Trata-se de uma biblioteca de tensores que pode ser utilizada em problemas de aprendizado profundo, podendo utilizar tanto GPU quanto CPU.
II. O pacote torch.parallel.gpu é capaz de suportar o processamento paralelo de tensores do tipo multidimensionais dimensionais e CUDA em processadores GPU.
III. O pacote torch.distributed.elasticstack é capaz distribuir um script tornando-o elástico e tolerante a falhas em diversos tipos de ambientes distribuídos.
As afirmativas são, respectivamente,
I. Trata-se de uma biblioteca de tensores que pode ser utilizada em problemas de aprendizado profundo, podendo utilizar tanto GPU quanto CPU.
II. O pacote torch.parallel.gpu é capaz de suportar o processamento paralelo de tensores do tipo multidimensionais dimensionais e CUDA em processadores GPU.
III. O pacote torch.distributed.elasticstack é capaz distribuir um script tornando-o elástico e tolerante a falhas em diversos tipos de ambientes distribuídos.
As afirmativas são, respectivamente,
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Relacione os conceitos a seguir com suas respectivas referências
1. Business Intelligence 2. Data Warehouse 3. OLAP
A. Combina análise empresarial, mineração de dados, visualização de dados, ferramentas/infraestrutura de dados e práticas recomendadas para ajudar as organizações a tomar decisões impulsionadas por dados. As soluções modernas priorizam a análise de autoatendimento flexível, dados governados em plataformas confiáveis, a autonomia dos usuários comerciais e o acesso rápido à informação.
B. É um repositório central de informações que podem ser analisadas para propiciar a tomada de decisões mais adequadas. Os dados fluem de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais e de outras fontes para tal repositório normalmente com uma cadência regular.
C. É um conceito de interface com o usuário que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisálos profundamente em diversos ângulos. Suas funções básicas são fornecer visualização multidimensional dos dados, exploração, rotação e diferentes modos de visualização; é, portanto, uma interface com o usuário e não uma forma de armazenamento de dados, porém usa o armazenamento para poder apresentar as informações.
A relação correta é
1. Business Intelligence 2. Data Warehouse 3. OLAP
A. Combina análise empresarial, mineração de dados, visualização de dados, ferramentas/infraestrutura de dados e práticas recomendadas para ajudar as organizações a tomar decisões impulsionadas por dados. As soluções modernas priorizam a análise de autoatendimento flexível, dados governados em plataformas confiáveis, a autonomia dos usuários comerciais e o acesso rápido à informação.
B. É um repositório central de informações que podem ser analisadas para propiciar a tomada de decisões mais adequadas. Os dados fluem de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais e de outras fontes para tal repositório normalmente com uma cadência regular.
C. É um conceito de interface com o usuário que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisálos profundamente em diversos ângulos. Suas funções básicas são fornecer visualização multidimensional dos dados, exploração, rotação e diferentes modos de visualização; é, portanto, uma interface com o usuário e não uma forma de armazenamento de dados, porém usa o armazenamento para poder apresentar as informações.
A relação correta é
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Analise o script abaixo
from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans Data = {'x': [36,35,23,28,34,32,30,23,36,34,66,55,56,44,51,56,52,51,64,48,4 9,50,36,34,43,46,40,42,52,47],
'y':
[76,52,52,79,60,73,73,58,70,76,52,33,41,45,52,37,36,59,60,51,2 6,21,15,13,21,10,30,28,10,17] }
df = DataFrame(Data,columns=['x','y']) m = KMeans(n_clusters=3).fit(df) d = m.cluster_centers_ plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.scatter(df['x'], df['y'], c= m.labels_.astype(float), s=100, alpha=0.5) plt.scatter(d[:, 0], d[:, 1], c='red', s=250, marker='*') plt.grid() plt.show()
O resultado da execução é
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from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans Data = {'x': [36,35,23,28,34,32,30,23,36,34,66,55,56,44,51,56,52,51,64,48,4 9,50,36,34,43,46,40,42,52,47],
'y':
[76,52,52,79,60,73,73,58,70,76,52,33,41,45,52,37,36,59,60,51,2 6,21,15,13,21,10,30,28,10,17] }
df = DataFrame(Data,columns=['x','y']) m = KMeans(n_clusters=3).fit(df) d = m.cluster_centers_ plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.scatter(df['x'], df['y'], c= m.labels_.astype(float), s=100, alpha=0.5) plt.scatter(d[:, 0], d[:, 1], c='red', s=250, marker='*') plt.grid() plt.show()
O resultado da execução é
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A classe da biblioteca scikit-learn, versão 1.1.2, utilizada em
scripts python para a implementação de regressão linear baseada
no método dos mínimos quadrados é
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