Em relação aos métodos de visualizações de dados, julgue o item que se seguem.

Um dos princípios fundamentais das técnicas de visualização de dados é o impacto visual, em que as informações com maior relevância devem ser facilmente distinguidas das informações de menor relevância.

Em relação aos métodos de visualizações de dados, julgue o item que se seguem.

A técnica de comparação controlada (controlled comparison) de uma visualização de dados é utilizada em visualizações de dados reduzidos e simples.

Considerando os dados da tabela anterior, representados na forma de um dataframe hipotético em relação a determinado conjunto de registros escolares a respeito da violência e do comportamento de discentes, julgue o item a seguir.

Considere-se o seguinte comando da biblioteca pandas da linguagem de programação Python para o processamento do dataframe da tabela anterior:

Dataframe.drop_duplicates(subset=['Comportame
nto', 'Educação'], inplace=True)

Nessa hipótese, o processamento do comando apresentado resultará na remoção das colunas com os títulos “Comportamento” e “Educação”.

Considerando os dados da tabela anterior, representados na forma de um dataframe hipotético em relação a determinado conjunto de registros escolares a respeito da violência e do comportamento de discentes, julgue o item a seguir.

Considere-se que, ao criar uma nova linha vazia ao final do dataframe da tabela anterior, a técnica utilizada para o preenchimento dos dados numéricos ausentes tenha sido a média aritmética; e que, nesta nova linha, ao dado ausente para a coluna “Comportamento” tenha sido atribuído o valor “calmo”. Nesse caso, ao dado ausente na coluna “Ocorrência” da nova linha criada no dataframe será atribuído valor superior a 7.

Considerando os dados da tabela anterior, representados na forma de um dataframe hipotético em relação a determinado conjunto de registros escolares a respeito da violência e do comportamento de discentes, julgue o item a seguir.

O número de ocorrências com discentes de comportamento agressivo e com educação de nível médio é, no total, inferior a 16.

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

A utilização de valores aleatórios nos métodos modernos de inicialização dos pesos das camadas das redes neurais artificiais (RNA) permite evitar o problema do desaparecimento do gradiente (vanishing gradient problem).

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

As redes neurais convolucionais (CNN) são aplicadas exclusivamente a problemas de regressão de dados, a partir da utilização da função de regressão logística.

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine learning).

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem.

O modelo de mistura gaussiana (GMM) é um método que descreve um agrupamento de amostras para determinado espaço de características, em que o GMM é uma mistura de k distribuições gaussianas associadas à mudança de estado dos pixels.

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem.

A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n em um espaço de dimensão m, em que m < n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do
descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões.