Um sistema de computador, como qualquer outro dispositivo, está sujeito a diversos tipos de falhas de diversos motivos. Em qualquer tipo de falha, informações podem ser perdidas. Portanto, o Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) precisa tomar ações antecipadamente para garantir a integridade dos dados.

Assim, sobre falha e recuperação em banco de dados, as afirmativas a seguir estão corretas, à exceção de uma. Assinale-a.

Uma importante finalidade de um sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) é fornecer aos usuários uma visão abstrata dos dados, classificada em níveis. Em relação ao tema, assinale a afirmativa correta.

A aprendizagem é o processo pelo qual os parâmetros livres de entrada de uma rede neural são ajustados a partir do processo de estimulação pelo ambiente na qual a rede está inserida. O tipo de aprendizagem é determinado pela maneira pela qual a modificação dos parâmetros ocorre. A aprendizagem que consiste na minimização da função custo, que é a diferença entre o valor desejado e o valor da saída da rede neural, é conhecida por

O algoritmo k-vizinhos mais próximo (k-NN) é utilizado em tarefas de análise preditiva. Analise as afirmativas a seguir relativas ao algoritmo k-NN.

I O algoritmo k-NN classifica os pontos com base nas distâncias entre eles e seus k vizinhos mais próximos.

II O valor de k deve ser escolhido aleatoriamente e não tem impacto no desempenho do modelo k-NN.

III O algoritmo k-NN é sensível à escala das variáveis de entrada e geralmente requer normalização dos dados antes de ser aplicado.

É correto o que se afirma em

Deseja-se implementar uma rede neural simples composta de um neurônio com limiar igual a T para computar a operação booleana “E” entre duas entradas binárias x1 e x2. A saída y deve obedecer a Tabela verdade abaixo. w1 e w2 são os pesos das entradas.

Os valores de w1, w2 e T são, respectivamente

Considere o código abaixo escrito na linguagem Python (versão 3.11.1) com uso das bibliotecas numpy (versão 1.23.5) e scipy (versão 1.10.0).

1 import numpy as np
2 from scipy.stats import pearsonr
3 np.random.seed(110)
4 s1 = np.random.normal(size=1000)
5 s2 = s1.copy()
6 s2[0] = 100.0
7 print(pearsonr(s1,s2))

Ao ser executado o código acima, após a linha 7 foi escrito na tela o seguinte:

PearsonRResult(statistic=0.3104130838548752, pvalue=8.891269104323198e-24)

Acerca do exposto, analise os itens a seguir.

I. Os valores possíveis para ‘statistic’ estão no intervalo entre 0 e 1.

II. Os valores da mediana de s1 e de s2 são os mesmos.

III. O resultado da linha 7 escrito na tela indica que ‘s1’ e ‘s2’ possuem uma fraca relação linear.

Está correto o que se afirma em

Considere dois conjuntos de dados distintos, denotados por C1 e C2, ambos do mesmo tamanho, isto é, com a mesma quantidade de valores. A cada conjunto foi aplicado o mesmo método de regressão linear. O erro médio quadrático obtido para C1 foi menor do que para C2. Com base no exposto, analise as afirmativas a seguir, e assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) O erro médio quadrático é uma métrica típica de erro em problemas de regressão cujo valor varia entre 0 e 1.

( ) Pode-se afirmar que o conjunto de dados C1 está melhor ajustado ao modelo do que o conjunto de dados C2.

( ) Pode-se afirmar que para melhorar o ajuste do conjunto de dados C2 é preciso aumentar seu tamanho.

As afirmativas são, respectivamente,

Considere certo método de aprendizado de máquina do tipo classificador, para realizar uma tarefa de classificação para k classes (sendo k um número natural maior do que 1) em um conjunto de dados com n objetos (sendo n um número natural maior do que k). Acerca da matriz de confusão correspondente, analise os itens a seguir.

I. A soma de todos os elementos da matriz é igual a n.

II. A taxa de acerto do classificador é dada pela razão entre a soma da diagonal principal da matriz e a soma de todos os elementos.

III. A precisão do classificador para certa classe i é dada pela razão entre o elemento da diagonal principal na linha i e a soma de todos os elementos da coluna i.

Está correto o que se afirma em

O Power BI é uma plataforma que agrega diversos serviços e aplicações com o objetivo de adquirir e analisar grandes conjuntos de dados.

Sobre o Power BI, assinale a afirmativa correta:

Descobrir regras de associação consiste em analisar as relações entre os atributos de uma base de dados transacional para tentar correlacioná-los.

Sobre regras de associação, assinale a afirmativa correta.