Período
01/05/2025Status
AbertoNota máxima
100,00%Data Final
valendo 100% da notaFinalizado
NãoNota obtida
100%Data Gabarito/ Feedback
a definirData e Hora Atual
Horário de BrasíliaFinalizado em
31/12/2030
Em automação industrial é essencial tomar decisões baseadas em dados para otimizar processos e melhorar a eficiência. Avaliar a impureza ou a desordem de um conjunto de dados pode ajudar a determinar a melhor forma de dividir esses dados para tomadas de decisão mais eficazes. Em algoritmos de aprendizado de máquina, uma métrica comum para essa avaliação é utilizada para melhorar a qualidade das decisões.
Elaborada pelo autor, 2024
Qual métrica é utilizada para avaliar a impureza ou desordem de um conjunto de dados, sendo especialmente útil em algoritmos de árvores de decisão para determinar a qualidade de uma divisão, e como ela pode ser aplicada para otimizar processos industriais?
As árvores de decisão são modelos amplamente utilizados em aprendizado de máquina por sua estrutura intuitiva e capacidade de tomar decisões com base em atributos dos dados. Elas funcionam dividindo o conjunto de dados em subconjuntos cada vez menores, com base em testes lógicos aplicados aos atributos das instâncias. No entanto, durante o treinamento, uma árvore pode se tornar muito complexa, ajustando-se excessivamente aos dados de treinamento, um fenômeno conhecido como overfitting. Isso compromete sua capacidade de generalização para novos dados. Para resolver esse problema, aplica-se um processo chamado \"poda\" (pruning).
No contexto das árvores de decisão utilizadas em aprendizado de máquina, quanto ao principal propósito do processo conhecido como \"poda\", assinale a alternativa correta:
Fonte: FERREIRA, L. T. Inteligência Artificial para Automação. Maringá: Unicesumar, 2022.
Considerando os objetivos dos sistemas especialistas no contexto da inteligência artificial, no que expressa a sua principal função, assinale a alternativa correta:
Fonte: FERREIRA, L. T. Inteligência Artificial para Automação. Maringá: Unicesumar, 2022.
Considerando a eficiência na busca por soluções em grafos e espaços de estados, quanto à característica do algoritmo A* que representa sua principal vantagem em relação a outros algoritmos de busca, assinale a alternativa correta:
Em problemas de otimização, algoritmos de busca local são amplamente utilizados para encontrar soluções satisfatórias de forma eficiente, especialmente quando o espaço de busca é grande e complexo.Um exemplo clássico dessa abordagem é o algoritmo de subida da encosta (hill climbing), que analisa soluções vizinhas e avança na direção daquela que apresenta o melhor valor para a função objetivo. Embora seja simples e rápido, esse tipo de algoritmo possui limitações inerentes, que podem comprometer sua eficiência na busca por soluções realmente ótimas.
Com base nesse contexto, nos algoritmos de busca local como a subida da encosta (hill climbing), quanto à limitação intrínseca que mais compromete sua eficácia na busca por soluções globais ótimas, assinale a alternativa correta:
Fonte: FERREIRA, L. T. Inteligência Artificial para Automação. Maringá: Unicesumar, 2022.
No contexto das linguagens de programação utilizadas em inteligência artificial, quanto à opção reconhecida por sua eficiência na manipulação de listas, assinale a alternativa correta:
A qualidade da produção e a eficiência operacional são aspectos críticos que precisam ser constantemente monitorados e melhorados. Para tomar decisões informadas sobre ajustes no processo de produção, é importante utilizar métricas que avaliem a impureza ou a variabilidade dos dados, ajudando a selecionar as melhores divisões em algoritmos de aprendizado de máquina.
Elaborada pelo autor, 2024
Qual métrica é utilizada para avaliar a impureza de um conjunto de dados, sendo especialmente útil em algoritmos de árvores de decisão para determinar a qualidade de uma divisão, e como ela pode ser aplicada para otimizar processos industriais?
É essencial representar o conhecimento de maneira estruturada e eficiente para melhorar a tomada de decisão, a manutenção de sistemas e a otimização de processos. Diversas técnicas de representação do conhecimento são utilizadas para capturar, organizar e utilizar informações complexas de forma eficaz.
Elaborada pelo autor, 2024
Qual técnica de representação do conhecimento é comumente utilizada em automação industrial para capturar e organizar informações complexas, facilitando a tomada de decisões e a otimização de processos?
A representação do conhecimento em sistemas de inteligência artificial envolve técnicas como sistemas de produção e frames, que são estruturadas de maneira a facilitar a organização e utilização de informações. Essas técnicas permitem a modelagem de conhecimento complexo em um formato estruturado e hierárquico.
Elaborada pelo autor, 2024
I) Sistemas de produção consistem em um conjunto de regras condicionais que descrevem ações a serem tomadas quando determinadas condições são satisfeitas.
II) Frames são estruturas de dados que representam objetos, situações ou eventos e são organizadas em uma hierarquia de atributos e valores.
III) Tanto sistemas de produção quanto frames são utilizados para a representação do conhecimento, facilitando a inferência e a tomada de decisão em sistemas de inteligência artificial.
Estão verdadeira(s) as afirmativa(s):
No contexto de automação industrial, é fundamental ter estruturas que permitam a representação de situações, objetos e eventos de forma eficiente, facilitando o entendimento e a manipulação do conhecimento para otimizar processos e resolver problemas.
Elaborada pelo autor, 2024
Qual técnica de representação do conhecimento, que utiliza estruturas chamadas de \"quadros\" para representar situações, objetos e eventos de forma organizada e detalhada, é frequentemente aplicada para melhorar a eficiência e a tomada de decisões na automação industrial?
ATIVIDADE 2 - EMCA - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AUTOMAÇÃO - 53_2025 QUESTÃO 1 Em automação industrial é essencial tomar decisões baseadas em dados para otimizar processos e melhorar a eficiência. Avaliar a impureza ou a desordem de um conjunto de dados pode ajudar a determinar a melhor forma de dividir esses dados para tomadas […]
ATIVIDADE 2 - EMCA - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AUTOMAÇÃO - 53_2025 QUESTÃO 1 Em automação industrial é essencial tomar decisões baseadas em dados para otimizar processos e melhorar a eficiência. Avaliar a impureza ou a desordem de um conjunto de dados pode ajudar a determinar a melhor forma de dividir esses dados para tomadas […]
ATIVIDADE 2 - EMCA - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AUTOMAÇÃO - 53_2025 QUESTÃO 1 Em automação industrial é essencial tomar decisões baseadas em dados para otimizar processos e melhorar a eficiência. Avaliar a impureza ou a desordem de um conjunto de dados pode ajudar a determinar a melhor forma de dividir esses dados para tomadas […]
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