QUESTÃO 5 O reconhecimento de padrões é uma técnica da inteligência artificial que permite identificar regularidades e semelhanças em grandes volumes de dados. Essa abordagem é fundamental em diversas aplicações modernas, como em sistemas de recomendação, detecção de plágio, vigilância automatizada e previsão de demanda. Diferentemente de ferramentas que apenas coletam ou armazenam informações, os […]
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QUESTÃO 4 O aprendizado pode ser definido, simplesmente na ação de aprendizagem quando um ser vivo se modifica a partir da sua história de interações com o meio. Neste momento, com o objetivo de treinar um classificador a partir de dados de treinamento, podemos adotar dois tipos de processos para desenvolver esse aprendizado, o supervisionado […]
QUESTÃO 3 O primeiro passo é a obtenção de dados, e assim definir, de acordo com suas estruturas, qual o tipo de aprendizado será elaborado, quantos e de que maneira os dados serão definidos como pertencente ao conjunto de treino ou de validação e qual o tipo de validação que será utilizada. Após essa fase, alguns […]
QUESTÃO 2 Uma das aplicações práticas do reconhecimento de padrões em negócios é a segmentação de clientes com base em seus hábitos de consumo. Ao agrupar clientes por variáveis, como frequência de compra e valor médio por transação, empresas conseguem criar perfis de comportamento que ajudam a personalizar ofertas, prever rotatividade e otimizar campanhas de […]
QUESTÃO 1 Segundo Sutter (2018, p. 10 apud COSTA, 2021, p. 155), “os métodos de agrupamento ou clusterização também estão bem presentes no ramo de Aprendizado de Máquina para finanças. O grande volume de dados pode dificultar as análises de predição dos ativos financeiros em função da volatilidade e valores discrepantes. Análises preditivas usam dados, algoritmos estatísticos […]
QUESTÃO 10 A Inteligência Artificial pode ser definida como a técnica que prepara uma máquina para imitar a inteligência humana, englobando a Aprendizagem de Máquina (Machine Learning) e a Aprendizagem Profunda (Deep Learning), as quais mostram às máquinas como elas devem aprender a classificar dados. COSTA, J. L. Reconhecimento de Padrão. Maringá–PR: UniCesumar, 2021. […]
QUESTÃO 9 “De acordo com Bishop (1995), o método estatístico é a forma mais completa e natural de formular soluções para o reconhecimento de padrões, pois é possível identificar a natureza estatística tanto da informação que se quer representar quanto dos resultados que devem ser expressos. Essa abordagem clássica, baseada em modelos probabilísticos, também pode […]
QUESTÃO 8 Uma empresa de marketing online deseja analisar a relação entre o investimento em anúncios em mídias sociais (variável independente) e o número de conversões em vendas (variável dependente). Com isso, analisaram-se alguns tipos de regressão para essa análise, Fonte: Elaborado pelo professor, 2024. Dado o contexto, qual tipo de regressão seria […]
QUESTÃO 7 Modelos de classificação supervisionada são amplamente utilizados na área da saúde para prever condições clínicas com base em sintomas observados. Esses sistemas são treinados com registros rotulados (por exemplo, pacientes diagnosticados com ou sem febre) e aprendem a identificar padrões recorrentes que indicam determinada condição. Cenário: Um modelo foi treinado para […]
QUESTÃO 6 Sistemas de análise preditiva são cada vez mais utilizados em instituições de ensino para prever comportamentos como evasão ou faltas. Esses modelos utilizam atributos históricos e contextuais para estimar a probabilidade de um aluno faltar a uma aula, com base em dados anteriores. Uma das premissas centrais desses modelos é a identificação […]