Questões de Concursos Ciência de Dados

Considerando np a biblioteca numpy do Python, julgue o item a seguir.

Se A = np.array([[6],[2],[-1],[0],[-5],[6],[7],[9],[2]]),

A₁ = A[3:7,01], e A₂ = A₁.reshape(2,2), então

np.linalg.det(A₂)>20.

Considerando np a bibliotecanumpydo Python, julgue o item a seguir.

Se a₁ = np.linspace(1,9,5), a₂ = np.linspace(3,7,5) e

b = np.concatenate((a₂ , a₁)), então b[–4] +b[1] > 10.

Com base nessas informações hipotéticas, julgue o próximo item.

Nas primeiras dez horas de produção, foram extraídos desse poço mais de 1.500 metros cúbicos de petróleo.

Com referência aos conceitos de banco de dados e data warehouse, julgue o item seguinte.

Em sistemas NoSQL baseados em armazenamento de chave-valor, a chave é multidimensional e composta pela combinação do nome de tabela com a chave linha-coluna e com o rótulo de data e hora.

No que concerne à teoria de funções deriváveis de duas variáveis reais, julgue o item seguinte.

Se P(x,y) = x ³/y ² representa o consumo de gasolina em uma cidade em função do preço y e da quantidade x de veículos da cidade, a taxa instantânea de variação do consumo quando y varia e x é mantido fixo é igual a x³ /2y

Com respeito amachine learningaplicado, julgue o próximo item.

O CBOW é um modelo de aprendizado de máquina desenhado para prever contexto com base em determinada palavra.

Com respeito amachine learningaplicado, julgue o próximo item.

Suponha que a palavra amor ocorra 1.000 vezes no último livro escrito por certo autor, que escreveu, no total, 10 livros. Nesse caso, se a palavra amor for encontrada em todos os livros desse autor, então o valor do TF-IDF (term frequencyinverse document frequency) referente à palavra amor no último livro escrito será igual a 1/1.000.

Com base nessas informações hipotéticas, julgue o próximo item.

O volume instantâneo que o poço produz está aumentando no instante t = 10 horas.

Com base nessas informações hipotéticas, julgue o próximo item.

O volume instantâneo mínimo ocorre após t = 6 horas.

Os hiperparâmetros de um modelo são todos os parâmetros que podem ser definidos antes do inicio do treinamento, diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante o treino do modelo. A busca por hiperparâmetros de determinado algoritmo de aprendizado de máquina que retorne o melhor desempenho medido em um conjunto de validação deu origem ao conceito de otimização de hiperparâmetros.

Acerca dos conceitos de otimização de hiperparâmetros de modelos de aprendizado de máquinas, julgue o item que se segue.

A otimização bayesiana se utiliza do conceito de probabilidade para encontrar o valor de entrada de uma função que possa retornar o menor valor de saída possível. Nesse método, o número de iterações de pesquisa pode ser reduzido a partir da escolha dos valores de entrada, levando em consideração os resultados anteriores, o que caracteriza um processo iterativo.

Com respeito amachine learningaplicado, julgue o próximo item.

Mask RCNN (region-based convolutional neural network) é um método para segmentação de objetos e instâncias que se baseia em detecção, enquanto o método SSAP (single-shot instance segmentation) se baseia em pixels.