Pode-se dizer que os requisitos de um sistema definem o que esse sistema deve fazer e sob quais restrições.

Assinale a alternativa que apresenta um exemplo de REQUISITO NÃO-FUNCIONAL de um sistema.

Considere o seguinte código na linguagem de programação Python:

def misterio (a):

aux = 0.0

for v in a:

if v < aux:

a.append (aux)

c = (aux, a)

return c

b = [2, 4, 1, -5, 10]

resp = misterio (b)

print (resp [1])

Qual é a saída que será impressa após a execução deste programa?

Suponha que você possua um dataset que represente uma amostra de treinamento balanceada de 500.000 instâncias para classificação binária. Devido à demanda de tempo de processamento dos algoritmos de indução de classificadores que você usará, você definiu que cada treinamento deve ser realizado apenas por 40.000 instâncias e cada teste sobre 10.000 instâncias. Uma vez que 1) cada treinamento e teste demoram juntos 2 horas, 2) você tem disponível apenas 20 horas para executar a estimação de desempenho do algoritmo usado em seus dados, e 3) você quer fazer o máximo de treinamentos/testes possível nessas 20 horas, uma boa estratégia a ser aplicada sobre seu dataset para a estimação de desempenho é:

Suponha que você possua dados de uma grande rede de lojas e que precise criar um classificador para prever se um determinado cliente comprará ou não um determinado produto. Para isso, a empresa disponibilizou uma amostra contendo dados de 10.000 clientes que compraram o produto e de 10.000 clientes que não compraram o produto. Dentre os vários atributos (ou características) de cada cliente estão: faixa de renda familiar (um valor discreto de 1 a 5), idade, o valor total de produtos já comprados da empresa (somando todas as compras já realizadas), e se comprou ou não o produto (0 = não, 1 = sim) durante uma campanha.

Antes de executar um algoritmo de treinamento do classificador, um procedimento importante de pré-processamento a ser realizado sobre esses dados é:

Considere um classificador binário treinado para classificar dados de um e-mail em spam ou não-spam. A seguinte matriz de confusão foi obtida após a aplicação desse classificador binário em uma amostra de teste:

Utilizando a matriz acima, quais os valores de acurácia, precisão e revocação (recall ou sensibilidade), respectivamente?

Considere que você possua um dataset contendo 100 instâncias de uma classe A e 120 instâncias de uma classe B.

Você utilizou 80% das instâncias de cada classe deste dataset para treinar um classificador, e o utilizou para prever a classe de todas as 220 instâncias do dataset. Curiosamente, seu classificador acertou a classe de todas as instâncias que foram utilizadas no treinamento do classificador, mas acertou apenas cerca de 50% das instâncias que não foram usadas no treinamento.

Este é um cenário típico que indica que você deveria ter aplicado qual técnica no seu processo de treinamento?

Sobre o algoritmo SVM (máquinas de vetores de suporte), pode-se afirmar que são classificadores

Sobre redução de dimensionalidade e seleção de características, assinale a alternativa correta.

Quanto às arquiteturas de rede cliente-servidor e peer-to-peer, pode-se afirmar:

DiffServ, ou serviços diferenciados, é um método utilizado em algumas redes na tentativa de conseguir qualidade de serviço para pacotes de diferentes tipos.

Sobre redes DiffServ, é correto afirmar: