Questões de Concurso para Ciência de Dados

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Questão: 161 de 240

461528

Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: Petrobras

Cargo(s): Ciência de Dados

Ano: 2022

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação > Banco de Dados / Sistemas de suporte à decisão / Business Intelligence

Os hiperparâmetros de um modelo são todos os parâmetros que podem ser definidos antes do inicio do treinamento, diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante o treino do modelo. A busca por hiperparâmetros de determinado algoritmo de aprendizado de máquina que retorne o melhor desempenho medido em um conjunto de validação deu origem ao conceito de otimização de hiperparâmetros.

Acerca dos conceitos de otimização de hiperparâmetros de modelos de aprendizado de máquinas, julgue o item que se segue.

A otimização bayesiana se utiliza do conceito de probabilidade para encontrar o valor de entrada de uma função que possa retornar o menor valor de saída possível. Nesse método, o número de iterações de pesquisa pode ser reduzido a partir da escolha dos valores de entrada, levando em consideração os resultados anteriores, o que caracteriza um processo iterativo.

Certo

Errado

Questão: 162 de 240

461529

Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: Petrobras

Cargo(s): Ciência de Dados

Ano: 2022

Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada / Análise da variância

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue.

Se a matriz de variância-covariância referente a três variáveis for

e se o menor autovalor dessa matriz for igual a 1,84, então as duas primeiras componentes principais explicam 81,6% da variação total referente a essas variáveis.

Certo

Errado

Questão: 163 de 240

461530

Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: Petrobras

Cargo(s): Ciência de Dados

Ano: 2022

Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada / Inferência Estatística

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue.

Considere que, em uma análise de agrupamentos por meio de mistura de gaussianas, três distribuições normais com médias μ₁, μ₂ e μ₃ se referem, respectivamente, aos clusters 1, 2 e 3. Nessa situação, pelo modelo de mistura de gaussianas, o cluster 1 é constituído pelas observações mais próximas da média μ₁.

Certo

Errado

Questão: 164 de 240

461531

Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: Petrobras

Cargo(s): Ciência de Dados

Ano: 2022

Matéria/Assunto: Matemática > Matemática básica / Análise de Tabelas e Gráficos

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue.

Considere a tabela abaixo que mostra as distâncias entre cada observação de um conjunto de dados hipotético e os vetores médios (centroides) do cluster correspondente ao final da aplicação do algoritmo de agrupamento k-means. Com base nessa tabela, infere-se que o cluster 1 é constituído pelas observações 2, 5 e 10.

Certo

Errado

Questão: 165 de 240

461532

Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: Petrobras

Cargo(s): Ciência de Dados

Ano: 2022

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação

Julgue o próximo item, relativo a redes neurais artificiais (RNA).

Uma RNA é formada por unidades que fazem operações a partir das entradas (sinais) recebidas pelas suas conexões; cada sinal é multiplicado por um peso e, após a soma ponderada dos sinais, caso o nível de atividade atinja o threshold, a unidade produz uma determinada resposta de saída.

Certo

Errado

Questão Anulada