Questões de Ciência da Computação da CESGRANRIO

#Questão 729635 - Ciência da Computação, Data Mining, CESGRANRIO, 2018, Petrobras Transporte S.A (TRANSPETRO) (2ª edição), Analista de Sistemas Júnior (SAP)

Classificação é uma importante tarefa utilizada na etapa de mineração de dados, que tem como uma de suas características básicas

A) construir seus modelos de enquadramento, a partir de um conjunto de dados contínuos.

B) poder ser implementada por algoritmos estáveis e de significativa eficácia, tais como C4.5, classificadores bayesianos ou K-Prototypes.

C) ser um método de aprendizado de máquina não supervisionado, observando o teorema NFL – No Free Lunch.

D) ter a sua eficácia avaliada por uma métrica denominada suporte, que indica quantas vezes um item de dado foi corretamente classificado.

E) ter como seu primeiro processo o aprendizado de uma função de mapeamento y = f(X), que associa uma ocorrência de dados X em uma classe y.

#Questão 729641 - Ciência da Computação, Data Warehouse, CESGRANRIO, 2018, Banco da Amazônia S/A - AM (BASA/AM), Técnico Científico

#Questão 729229 - Ciência da Computação, Algoritmos, CESGRANRIO, 2018, Banco do Brasil S.A. (BB), Escriturário

Um desenvolvedor de uma instituição bancária foi designado para tentar usar técnicas de aprendizado de máquina para, dado o saldo diário durante um ano de um cliente, classificá-lo como BOM ou MAU candidato a receber um cartão de crédito VIP. Para isso, a única informação que pode usar — e que ele recebeu — é um conjunto de treinamento com 50.000 clientes préclassificados pelos seus gerentes, contendo 365 campos com os saldos diários e um campo com o número 1, caso o cliente fosse um BOM candidato, ou o número 0 (zero), caso fosse um MAU candidato. Essas respostas são consideradas corretas.

Considerando as práticas tradicionais de aprendizado de máquina, o desenvolvedor deve escolher um algoritmo

A) supervisionado, porque humanos precisarão verificar a execução do algoritmo.

B) supervisionado, porque o conjunto de treinamento possui dados e rótulo, sendo necessário aprender a função que prediz o rótulo correto.

C) não supervisionado, porque humanos não precisarão verificar a execução do algoritmo.

D) não supervisionado, porque o conjunto de treinamento possui dados e rótulo, sendo necessário aprender a função que prediz o rótulo correto.

E) não supervisionado, porque, no futuro, os rótulos não estarão disponíveis.

#Questão 729233 - Ciência da Computação, Algoritmos, CESGRANRIO, 2018, Petrobras Transporte S.A (TRANSPETRO) (2ª edição), Analista de Sistemas Júnior (SAP)

Em agrupamento de dados, o algoritmo k-means é aplicado por várias aplicações que demandam a criação de clusters. Sua abordagem heurística, progressivamente refina a qualidade dos grupos formados, buscando a estabilidade em um ótimo local.

Uma das características desse algoritmo é a de

A) apresentar complexidade de O(nk^t), onde n é o número total de objetos, k, o total de clusters, e t, o número de interações.

B) apresentar sua similaridade intragrupo maximizada e intergrupos minimizada pela sua função-objetivo.

C) apresentar sua similaridade intragrupo maximizada e intergrupos minimizada pela sua função-objetivo.

D) ser um algoritmo hierárquico, o qual cria uma decomposição do conjunto de dados, a partir de um critério definido.

E) ter a capacidade de autodeterminar o valor de k, a partir da amostra inicial de dados prévios do algoritmo Apriori.

#Questão 729250 - Ciência da Computação, Algoritmos, CESGRANRIO, 2018, Petrobras Transporte S.A (TRANSPETRO) (2ª edição), Analista de Sistema Júnior

Um desenvolvedor recebeu um conjunto de dados representando o perfil de um grupo de clientes, sem nenhuma informação do tipo de cada cliente, onde cada um era representado por um conjunto fixo de atributos, alguns contínuos, outros discretos. Exemplos desses atributos são: idade, salário e estado civil. Foi pedido a esse desenvolvedor que, segundo a similaridade entre os clientes, dividisse os clientes em grupos, sendo que clientes parecidos deviam ficar no mesmo grupo. Não havia nenhuma informação que pudesse ajudar a verificar se esses grupos estariam corretos ou não nos dados disponíveis para o desenvolvedor. Esse é um problema de data mining conhecido, cuja solução mais adequada é um algoritmo

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