Banco de Questões de Concursos

Modelos de regressão linear são métodos estocásticos para modelagem da relação entre variáveis aleatórias e uma função polinomial.

Enquanto um falso positivo é um erro do tipo 2, um falso negativo é um erro do tipo 1.

Uma anomalia em um conjunto de dados é sempre o valor resultante de um erro do sistema de coleta de dados.

Em um processo de mineração de texto, a tokenização é o processo de dividir textos longos em palavras individuais, removendo-se espaços e pontuação, para fins de identificação da frequência de termos ou da estrutura de uma frase em um grand…

Considerando essas informações, julgue o item que segue. Se um sistema de informação correlaciona os dados da tabela em questão com outros dados não estruturados, então, nesse caso, ocorre um processo de mineração de dados.

Em data mining, a técnica de regras de associação é usada para prever valores contínuos com base em atributos independentes, utilizando-se árvores de regressão.

No contexto de regras de associação, o conceito de confiança refere-se à expectativa de que um dado, grupo ou banco de dados atue da maneira esperada em dada situação.

Mineração de texto refere-se ao processo de extração automática de informações relevantes, novas e interessantes.

O k-means é um algoritmo iterativo de agrupamento baseado em centroides, isto é, ele divide um conjunto de dados em grupos semelhantes com base na distância entre seus centroides.

Data mining é o processo de descobrir padrões e informações valiosas em grandes conjuntos de dados, a partir da utilização de técnicas estatísticas, de aprendizado de máquina e de inteligência artificial.

O processo de preparação da base de dados consiste em excluir as informações faltantes dos problemas a serem resolvidos e dos algoritmos utilizados.

Uma anomalia é um valor discrepante, ou seja, um valor que se localiza significativamente distante dos valores considerados normais.

Na metodologia CRISP-DM, a preparação dos dados serve para limpá-los, tratando valores ausentes, outliers e inconsistências.

Em uma rede neural artificial, a função de ativação é responsável por armazenar os pesos de cada conexão entre os neurônios para posterior retropropagação.

Em mineração de dados, dado ruidoso é aquele cujo valor está fora do domínio do atributo.

O overfitting, em modelos de deep learning, ocorre quando o modelo tem alta precisão tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste, indicativo de que o modelo generaliza bem.

No contexto do deep learning, a função das camadas ocultas (hidden layers) em uma rede neural profunda é extrair e processar os dados de forma que a rede aprenda características progressivamente mais complexas nas camadas mais profundas.

Considerando o texto 1, a fase do KDD em que Aline gera os vetores a partir dos textos é chamada de:

No que diz respeito à mineração de dados, Data Mining é um processo para explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, visando transformar dados em informações úteis, e que utiliza diversas técnicas de análise e m…

Quais tipos de conhecimento podem ser descobertos empregando técnicas clássicas de mineração de dados? 1. Regras de Associação 2. Hierarquias de classificação 3. Padrões sequenciais ou de série temporal 4. Conhecimento implícito, emergente…