Question

Aprendizado de Máquinas - Semana 1
PERGUNTA 1

Considerando a hierarquia clássica de aprendizado e as tarefas associadas, escolha a alternativa que completa corretamente as lacunas da frase a seguir.

Na hierarquia clássica de aprendizado, tem-se em seguida as categorias de algoritmos de aprendizado supervisionado (tarefas preditivas) e não supervisionado (tarefas descritivas). As tarefas preditivas se distinguem pelo valor de rótulo a ser predito: discreto, _____; e contínuo, __.

no caso de tarefas de regressão, no caso de tarefas de classificação.

no caso de tarefas de regressão, no caso de tarefas de agrupamento.

no caso de tarefas de agrupamento, no caso de tarefas de sumarização.

no caso de tarefas de agrupamento, no caso de tarefas de associação.

no caso de tarefas de classificação, no caso de tarefas de regressão.

PERGUNTA 2

O processo de aprendizado pode ser dividido em sete etapas, indique a alternativa que apresenta características da etapa 1, “coleta de dados”.

Nesta fase, os dados devem ser selecionados em quantidade e qualidade suficientes para extrair o conhecimento necessário.

Nesta fase, devem ser observadas as vantagens oferecidas para o tipo de dados envolvidos e para a complexidade de cada um deles.

Nesta fase, os dados devem ser preparados e adequados ao modelo utilizado (transformações de unidade, conversão de escala etc.).

Nesta fase, a intenção é aprimorar o modelo a cada novo dado de treinamento avaliado.

Nesta fase, utiliza-se os dados separados inicialmente para efetuar os testes e determinar se o modelo obtido após o treinamento tem a precisão esperada na predição do alvo a partir de conjuntos de dados.

PERGUNTA 3

Indique qual é a alternativa que apresenta as características das tarefas preditivas de aprendizado de máquina (AM).

Em tarefas preditivas, algoritmos de AM extraem padrões dos valores preditivos de um conjunto de dados para gerar novas regras de associação.

Uma das principais tarefas preditivas, agrupamento de dados, procura grupos de objetos similares entre si no conjunto de dados.

Em tarefas preditivas, algoritmos de AM extraem padrões dos valores preditivos de um conjunto de dados. Como não fazem uso do conhecimento do “supervisor externo”, esses algoritmos usam o paradigma de aprendizado não supervisionado.

Em tarefas preditivas, algoritmos de AM são aplicados a conjuntos de dados de treinamento rotulados para induzir um modelo preditivo capaz de classificar, para um novo objeto representado pelos valores de seus atributos, o valor de seu atributo-alvo.

Uma das principais tarefas preditivas é encontrar regras de associação, que associam valores de um subconjunto de atributos preditivos a valores de outro subconjunto.

PERGUNTA 4

Entropia pode ser definida como uma medida de grau de pureza de um conjunto de dados. Sobre o exemplo de treino na Videoaula 2, assinale a alternativa que apresenta corretamente as lacunas ‘a’,’b’,’c’ e ‘d’ de cálculo de Entropia (Jogar | Vento = Forte) para a tabela abaixo.

Exemplos de Treino

Dia Aspecto Temp. Umidade Vento Jogar Tênis
D1 Sol Quente Elevada Fraco Não
D2 Sol Quente Elevada Forte Não
D3 Nuvens Quente Elevada Fraco Sim
D4 Chuva Ameno Elevada Fraco Sim
D5 Chuva Fresco Normal Fraco Sim
D6 Chuva Fresco Normal Forte Não
D7 Nuvens Fresco Normal Fraco Sim
D8 Sol Ameno Elevada Fraco Não
D9 Sol Fresco Normal Fraco Sim
D10 Chuva Ameno Normal Forte Sim
D11 Sol Ameno Normal Forte Sim
D12 Nuvens Ameno Elevada Forte Sim
D13 Nuvens Quente Normal Fraco Sim
D14 Chuva Ameno Elevada Forte Não
Entropia (Jogar | Vento = Forte) = - a/b * log2(a/b) – c/d * log2(c/d)

a = 3, b = 6, c = 3, d = 6

a = 14, b = 6, c = 14, d = 6

a = 3, b = 14, c = 3, d = 14

a = log2(3), b = log2(6), c = log2(6), d = log2(3)

a = 6, b = 3, c = 6, d = 3

Answer 1

Resposta:

1-E

no caso de tarefas de classificação, no caso de tarefas de regressão.

2-A

Nesta fase, os dados devem ser selecionados em quantidade e qualidade suficientes para extrair o conhecimento necessário.

3-D

Em tarefas preditivas, algoritmos de AM são aplicados a conjuntos de dados de treinamento rotulados para induzir um modelo preditivo capaz de classificar, para um novo objeto representado pelos valores de seus atributos, o valor de seu atributo-alvo.

Explicação:

1 - Aprendizado supervisionado é destinado a tarefas preditivas, de regressão e classificação. Os rótulos discretos são caracterizados como classificação e os contínuos como regressão.

2- No aprendizado de máquinas, a etapa um se refere a separação de uma quantidade e qualidade suficientes para treinar o modelo.

3 -  
Tarefas preditivas, induz a modelos preditivos, classificando os atributos para o atributo-alvo.

Answer 2

Resposta: da questão 4 -->  a=3, b=6, c=3,d=6

Explicação: 10