Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as categorias de aprendizado de máquina às suas características.
Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo. 
Coluna 2  ( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-determinado a priori.
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por exemplo, gerando agrupamentos de dados.
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
( ) Processo de aprendizado... Ver mais

Sobre as Redes Neurais Recorrentes (RNN), é correto afirmar que:

Estatística pode ser utilizada para avaliar o resultado de modelos de mineração de dados e aprendizado de máquina. Assinale a alternativa que contém, respectivamente, a hipótese nula e a hipótese alternativa para uma aplicação de um modelo de regressão.

Analise as assertivas abaixo sobre o método de agrupamento k-means:
I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade dos objetos com relação ao centroide do grupo. O centro é determinado como a média do vetor n-dimensional de atributos de cada grupo.
II. Por ser um método supervisionado, o K-means ajuda a excluir a subjetividade das análises.
III. K-means é um método para definir agrupamentos. Uma vez que os agrupamentos e os seus centroides são identificados, é fácil classificar novos objetivos para um cluster baseado na distância do objeto do centroide mais próximo.
Quais estão corretas?

Qual é a técnica que pode ser utilizada para sugerir que aqueles clientes que compraram o produto A também compraram o produto B, ou que aqueles clientes que compraram os produtos A, B e C são mais similares que os clientes que compraram o produto A? 

Analise o trecho de código escrito abaixo:
rules <- apriori(Groceries, parameter=list(support=0.001,              confidence=0.6, target = “rules”))
Sobre o trecho de código acima, é correto afirmar que a função apriori() também pode ser utilizada para: 

__________ é uma classe de métodos ensemble que utiliza classificadores de árvore de decisão. É uma combinação de preditores de árvores tal que cada árvore depende dos valores de um vetor aleatório amostrado independentemente e com a mesma distribuição para todas as árvores.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

__________ é um método de classificação binária que traça um hiperplano ótimo que maximiza a margem de separação entre duas classes de dados. A etapa principal do algoritmo é descobrir os vetores que são as instâncias equidistantes do hiperplano.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

Assinale a alternativa correta sobre os critérios de seleção de atributos aplicáveis na construção de árvores de decisão. 

Analise os sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGDBs) abaixo:
• MariaDB. • MySQL. • Oracle DB. • PostgreSQL. • SQL Server.
Quantos são do tipo relacional?