mateus-hamade/multiple-choice-questions huggingface dataset:
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

Relacione os algoritmos populares listados a seguir, às suas respectivas definições.     1. Algoritmos de classificação  2. Algoritmos de clustering   3. Algoritmos de gradient boosting   4. Algoritmos de regressão linear   ( ) Usam cálculos preditivos para atribuir dados a categorias predefinidas.   ( ) mostram ou preveem a relação entre duas variáveis ou dois fatores ajustando uma linha reta contínua aos dados.   ( ) Produzem um modelo de previsão que agrupa modelos de previsão fracos por meio de um processo de ensembling que aprimora o desempenho geral do modelo   ( ) Dividem os dados em vários grupos determinando o nível de similaridade entre os pontos de dados.      Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.  

A: 2, 3, 4 e 1.
B: 3, 2, 1 e 4.
C: 1, 4, 3 e 2.
D: 4, 1, 2 e 3.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Recursividade

A sequência de Fibonacci tem aplicação, dentre outras, em algoritmos de busca, classificação e criptografia. Trata-se de uma lista infinita de números, em que cada um de seus valores é o resultado da soma dos dois anteriores. Matematicamente, esta relação de recorrência é representada por:    Considere que foram elaboradas duas implementações algorítmicas definidas em linguagem Python (CODIGO-01 e CODIGO-02). CODIGO-01    CODIGO-02    Quanto às implementações, assinale a afirmativa correta.  

A: Somente o primeiro algoritmo emprega função recursiva.
B: Os dois algoritmos empregam função recursiva.
C: Somente o primeiro algoritmo emprega função iterativa.
D: Os dois algoritmos empregam função iterativa.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Conceitos Básicos e Algoritmos , Complexidade de Algoritmos

No desenvolvimento de uma aplicação, uma etapa fundamental e primordial durante todo o processo é a construção de algoritmos. O algoritmo é uma sequência de raciocínios, instruções e operações que trabalham conjuntamente para alcançar um objetivo. Um sistema é constituído de diversos algoritmos que recebem múltiplas entradas de dados, manipulando-as através de processamento, para que sejam geradas saídas com informações úteis e relevantes para os usuários. Sobre essas estruturas, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.  ( ) A propriedade finitude afirma que um algoritmo deve ter um número finito de instruções, garantindo que ele termine sua execução em algum momento. ( ) A propriedade do determinismo afirma que um algoritmo deve produzir o mesmo resultado sempre que for executado com determinados dados de entrada, produzindo sempre um resultado correto. ( ) Um algoritmo de ordenação pode ser utilizado para organizar uma lista de elementos em ordem crescente ou decrescente. ( ) Um algoritmo guloso pode ser utilizado para resolver um problema dividindo-o em problemas menores para resolvê-los recursivamente.  A sequência está correta em 

A: V, V, F, F.
B: V, F, V, F.
C: F, V, F, V.
D: F, F, V, V.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Conceitos Básicos e Algoritmos , Estrutura de Dados ( assuntos)

O MD5 – Message Digest Algorithm 5, é um algoritmo de função hash utilizado na criptografia de dados capaz de gerar um valor hash único e fixo para um conjunto de dados, independentemente do tamanho original dos dados. Sobre as características do MD5, assinale a alternativa que corresponde ao tamanho, em bits, do hash gerado pelo algoritmo MD5.

A: 64 bits.
B: 128 bits.
C: 256 bits.
D: 512 bits.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Complexidade de Algoritmos , Estrutura de Dados ( assuntos)

A análise de componente principal (PCA — principal component analysis) é uma técnica utilizada no processo de análise e classificação por aprendizagem de máquina. A PCA

A: é equivalente à realização da transformada de Dropout, quando aplicada no conjunto de validação.
B: transforma variáveis discretas em coeficientes descorrelacionados, sendo, também, conhecida como transformada discreta de KLT (Karhunen-Loève).
C: habilita, no modelo, o uso do early stopping.
D: realiza a transformação de uma variável do domínio do tempo discreto para o domínio da frequência complexa.
E: é utilizada para permitir o sobreajuste nos dados de treinamento.
Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Filas , Pilhas

Estruturas de dados com operações associadas que definem um certo comportamento são recursos úteis na programação orientada a objetos pois proporcionam simplificação do código e reuso. Considere os trechos de código em Python a seguir, que definem dois tipos abstratos de dados.   As classes EstruturaDados1 e EstruturaDados2 representam, respectivamente: 

A: Pilha e Fila.
B: Fila e Pilha.
C: Pilha e Lista.
D: Fila e Lista.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

Analise o algoritmo abaixo, escrito no software VisuAlg 3.0.     01 algoritmo "descubra"  02 var   03 cont: inteiro  04  __________ teste(var v: inteiro)  05  inicio  06  escreval(v)  07  fim__________  08  inicio  09  para cont de 1 ate 9 faca  10  teste(cont)  11 fimpara  12 fimalgoritmo     Para que o algoritmo acima funcione corretamente, as lacunas nas linhas 04 e 07 devem ser preenchidas com a palavra:  

A: parametro
B: caso
C: procedimento
D: funcao
E: subprograma
Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Listas

Em relação ao tipo de estrutura de dados conhecido como lista ligada ou lista encadeada, é correto afirmar que:

A: Um elemento deve entrar por uma extremidade e ser removido pela outra extremidade.
B: Não é uma estrutura flexível, pois há necessidade de definição de um tamanho máximo de elementos.
C: O primeiro elemento que entrar só poderá ser removido por último, após todos os outros elementos serem removidos.
D: É uma estrutura multidimensional e homogênea.
E: A sucessão dos elementos é determinada por um ponteiro que indica a posição do próximo elemento.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Estrutura de Controle e Repetição , Lógicas de Programação

 Observe o algoritmo da figura.           Após a execução desse algorimo, a saída será a seguinte sequência de números:  

A: 13 15 17 17 15 13
B: 13 17 15 15 17 13
C: 17 13 15 15 13 17
D: 17 15 13 13 15 17
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Estrutura de Dados

Acerca dos conceitos de banco de dados e de modelagem, julgue o item a seguir.     As estruturas de dados Arrays (unidimensionais e multidimensionais), Listas vinculadas, Grafos e Hash tables serão sempre eficientes independentemente do tipo de operação.   

A: Certo
B: Errado
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Algoritmos de Ordenação

Relativamente à programação estruturada e a métodos de ordenação, julgue o item subsequente.     Na execução do algoritmo de ordenação por inserção (insertion sort), o número máximo de movimentações em função das comparações entre os itens acontecerá quando, no vetor original, nenhum elemento for maior que seu sucessor.  

A: Certo
B: Errado
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Estrutura de Controle e Repetição

Relativamente à programação estruturada e a métodos de ordenação, julgue o item subsequente.     Na programação estruturada, a transferência unilateral de controle para outra linha de código deve ser evitada e não são necessários os rótulos ou números de linha para a respectiva identificação dos locais de destino.  

A: Certo
B: Errado
Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Vetores

No programa a seguir, escrito em pseudocódigo, foi criada uma estrutura de dados do tipo vetor de nome vec com 50 posições, tal que cada posição desse vetor contém um número inteiro. Nesse programa, também foram utilizadas as variáveis inteiras j, idade e limite.   Com base nessas informações, julgue o próximo item.   Ao fim da execução do programa, o valor armazenado na primeira posição de vec será a idade de maior valor entre as 50 existentes. 

A: Certo
B: Errado
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Estrutura de Controle e Repetição

A temperatura média corporal de uma pessoa costuma variar entre 36 °C e 37,3 °C; mais do que isso caracteriza a febrícula (até 37,8 °C), a febre (acima de 37,8 °C até 39 °C) e a febre alta (mais de 39 °C).      Internet: <ifsc.edu.br> (com adaptações).    Tendo como referência o texto precedente, julgue o item seguinte, relativo a construção de algoritmos e estruturas de controle, seleção, repetição e desvio.  Em um algoritmo desenvolvido para identificar um dos cenários (normal ou anormal) referentes à temperatura corporal de uma pessoa, serão necessárias pelo menos quatro estruturas do tipo se-então-senão.

A: Certo
B: Errado
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Estrutura de Controle e Repetição

Julgue o item a seguir, a respeito de construção de algoritmos.       Um programa que utiliza uma estrutura de controle do tipo repita até para realizar certo conjunto de instruções continuará sendo executado enquanto o resultado do teste de controle for falso.   

A: Certo
B: Errado
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Lógicas de Programação

Analise e responda.  I- + (mais). II- ou. III- não. IV- < (menor). V- = (igual).  São operadores lógicos: 

A: II e III, apenas.
B: I e II, III, IV e V.
C: III, IV e V, apenas.
D: I, II e IV, apenas.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Estrutura de Controle e Repetição

A lacuna do trecho abaixo deve ser preenchida por:  A ___________________________, também conhecida como de decisão ou seleção, caracteriza-se pela execução de determinados códigos de programação dependendo da veracidade de uma condição.

A: Estrutura sequencial
B: Estrutura condicional
C: Estrutura de repetição
D: Estrutura constitucional
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Algoritmos de Ordenação

Entre os métodos utilizados para ordenarem matrizes, o Quick Sorte apresenta as seguintes características:

A: executa a pesquisa de um elemento em uma matriz, comparando-o aos elementos da matriz um após o outro até obter o resultado “verdadeiro” ou chegar ao fim da matriz.
B: compara os elementos de uma matriz que estão separados por uma distância específica chamada gap, até que os elementos comparados com o gap corrente estejam em ordem.
C: compara os elementos de uma matriz que estão separados por uma distância específica chamada gap, até que os elementos comparados com o gap corrente estejam em desordem.
D: é um método de transformação da chave de pesquisa, os registros armazenados em uma tabela são diretamente endereçados sobre a chave de pesquisa.
E: seleciona o valor central da lista como um separador. A partir daí ele cria duas listas: a primeira, com os valores menores que o separador e outra, com os valores maiores ou iguais ao separador.
Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Grafos

No contexto de estrutura de dados, um grafo que consiste em um conjunto de vértices e um conjunto de arestas relacionadas entre esses vértices, onde não há nenhum ciclo direcionado, é um

A: grafo acíclico direcionado.
B: grafo simples.
C: grafo ponderado.
D: grafo desconexo.
E: grafo cíclico.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

O algoritmo de escalonamento de processos round-robin é um dos mais tradicionais de sua categoria. Seu funcionamento consiste em ser

A: preemptivo e usar a lógica “primeiro que entra é o primeiro que sai” para acessar o tempo de processamento de CPU.
B: não preemptivo e atribuir tempo de processamento da CPU ao menor processo da fila a ser executada.
C: preemptivo e atribuir um valor uniforme de tempo chamado quantum a todos os processos para rodarem na CPU.
D: não preemptivo e atribuir tempo de processamento da CPU ao processo que possua o menor tempo restante.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

Ao construir um classificador usando aprendizado de máquina, um analista deve verificar o quão efetivo ele é para a predição, ou seja, estimar sua precisão preditiva, uma vez que o erro é inerente ao processo – deseja-se aprender sobre uma população, mas se tem acesso a uma amostra dela. No caso da classificação, o conjunto de treinamento é utilizado para aprender e um conjunto de testes é utilizado para estimar o erro. Para estimar a precisão preditiva de um classificador a partir de uma amostra de dados não utilizada anteriormente ou não conhecida, podem ser empregadas as seguintes estratégias:

A: leave-p-out, validação cruzada k-fold.
B: matriz de probabilidades, subamostragem aleatória.
C: troca de valores mais frequentes, divisão do conjunto de teste.
D: retirada de dados ausente, tabela de variância.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Conceitos Básicos e Algoritmos

Máquinas de vetores de suporte (do inglês, Support Vector Machine - SVM) são algoritmos de aprendizado de máquina que possibilitam a implementação de classificadores. Os modelos implementados a partir desses algoritmos utilizam funções kernel, conferindo como vantagem:

A: ausência da necessidade de pré-processamento.
B: minimização da margem entre as classes.
C: aumento do grau de especialização no aprendizado.
D: capacidade de lidar com dados não lineares.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Conceitos Básicos e Algoritmos

Uma Rede Neural Convolucional (do inglês, Convolutional Neural Network - CNN) é um algoritmo de aprendizado de máquina profundo que pode, a partir dos dados de entrada, atribuir importância (pesos e vieses que podem ser aprendidos) a vários aspectos dos dados e, portanto, obter maior diferenciação. São características da arquitetura das redes neurais convolucionais:

A: as camadas de convolução realizam extração de características e as camadas de pooling reduzem a dimensionalidade.
B: as camadas de convolução aplicam dropout para ajustar o formato dos dados para serem processados pelas camadas de pooling.
C: as camadas de pooling são baseadas em word embeddings dinâmicos, sendo adequadas para processar dados textuais.
D: as camadas de pooling realizam o fine-tunning para minimizar a função de perda, que mede a diferença entre as previsões do modelo e os rótulos corretos.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

O gráfico a seguir apresenta o comportamento de uma rede neural artificial:     Considerando que o modelo foi validado como insatisfatório, as duas técnicas que podem contornar o problema apresentado são:

A: parada precoce, minimização de entropia cruzada.
B: validação cruzada, dropout.
C: sobreamostragem, gradiente descendente estocástico.
D: dropout, parada em convergência.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

O LDA (do inglês, Latent Dirichlet Allocation) é um modelo de aprendizado não supervisionado e estatístico utilizado no Processamento de Linguagem Natural (PLN). No processo de treinamento, o modelo LDA gera tópicos, sendo que cada tópico incorpora uma quantidade de palavras. Sob a mesma lógica, o resultado da aplicação do LDA sobre um conjunto de documentos textuais pode ser resumido como:

A: uma lista de tópicos, sendo cada um composto pelas palavras mais relevantes do conjunto de documentos, em termos de frequência de ocorrência.
B: um tópico por documento, sendo cada tópico formado pelas palavras mais frequentes do documento.
C: uma distribuição de probabilidade para cada documento, que indica o pertencimento do mesmo a algum dos tópicos, sendo cada tópico é formado por uma lista de palavras.
D: uma distribuição de probabilidade para cada documento, que indica a pertinência do mesmo a algum dos tópicos e onde cada tópico é formado por uma distribuição de probabilidade das palavras presentes nos documentos.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a área da inteligência artificial que analisa, reconhece e/ou gera textos em linguagens humanas (ou natural). Para processar dados textuais, é necessário primeiramente transformá-los em valores numéricos, sendo utilizados algoritmos do tipo word embeddings, tais como glove, tf-idf, word2vector e bag of words (BOW). São características do algoritmo word2vector:

A: representação das palavras em um espaço vetorial de frequência de ocorrência, sem considerar a ordem que aparecem no texto.
B: criação de um espaço de contagem baseado na relevância dos termos, considerando o contexto.
C: atribuição de valor semântico às palavras de acordo com a posição que elas possuem no corpus textual, representando-as num espaço vetorial.
D: criação de um espaço de contagem a partir da distribuição de frequência de ocorrência das palavras, considerando a ordem de ocorrência no texto.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Conceitos Básicos e Algoritmos , Complexidade de Algoritmos

Os algoritmos de agrupamento buscam identificar padrões existentes em conjuntos de dados, podendo ser do tipo particionais, hierárquicos ou baseados na otimização da função custo. É um exemplo de agrupamento hierárquico:

A: k-means.
B: análise de componentes principais.
C: aglomerativo.
D: dendrograma.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

A multicolinearidade ocorre quando duas ou mais variáveis independentes encontram-se altamente correlacionadas, causando instabilidade na estimação dos parâmetros e pode comprometer a interpretação dos modelos de regressão. Uma técnica alternativa para lidar com a multicolinearidade é a

A: análise de componentes principais.
B: regressão logística.
C: análise multivariada.
D: função não linear.
Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Listas

Redes neurais recorrentes (RNNs) são modelos de aprendizado profundo treinados para reconhecer padrões em dados sequenciais (texto, imagens, genomas, caligrafia, palavra falada ou dados de séries numéricas), em que componentes se inter-relacionam com base em regras complexas de semântica e sintaxe. São características das redes neurais recorrentes:

A: ausência de camadas ocultas, o que permite que seu funcionamento seja mais interpretável que as demais topologias.
B: dependência temporal com os dados, uma vez que processam suas próprias saídas como entradas momento após momento.
C: dependência espacial com os dados, uma vez que as entradas são de tamanho fixo.
D: similaridade com a arquitetura feedforward, pelo loop de feedback conectado às suas decisões anteriores, duplicando assim a quantidade de camadas.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

Para implementar inovações no processo de decisão de sentenças judiciais, um analista do TJ-AC decidiu pelo uso da Tradução Automática Neural (do inglês, Neural Machine Translation - NMT) após comparar diferentes técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). As vantagens dessa técnica em relação à Tradução Automática Estatística (do inglês, Statistic Machine Translation - SMT) são:

A: os modelos NMT são mais efetivamente modularizáveis que os SMT e possuem menos parâmetros totais.
B: os parâmetros do modelo NMT são ajustados independentemente, e o processo pode ser escalonado com o aumento da memória disponível.
C: os parâmetros do modelo NMT são ajustados conjuntamente e o processo pode ser paralelizado.
D: os modelos NMT são mais interpretáveis que os modelos SMT e o processo pode ser escalonado com o aumento da memória disponível.
Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Listas

A ferramenta de projeto utilizada para apoiar a implementação incremental de modelos dimensionais de áreas de negócio distintos compartilhando dimensões padronizadas em um Data Warehouse Corporativo é:

A: Data Lake.
B: Pipeline de dados.
C: Regras de Associação.
D: Matriz de Barramento.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Complexidade de Algoritmos

No processo de otimização de redes neurais artificiais, diferentes métodos e técnicas são utilizados para determinar os melhores parâmetros do aprendizado. Para reduzir o overfitting, uma das técnicas amplamente utilizadas é a regularização, que apresenta como características: 

A: adição de um termo que maximiza a função de custo e menor generalização.
B: redução dos pesos e maior resistência a ruídos no treinamento.
C: aumento dos pesos e maior generalização por redução dos vieses.
D: redução dos pesos e menor generalização no aprendizado.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

Considere a sentença a seguir.  s: “O acesso ao auditório também pode ser feito através de uma rampa”  Aplicando a função f à sentença, obtém-se o seguinte resultado:  f(s) = “acesso auditório pode ser feito através rampa”  A tarefa de tratamento de dados textuais realizada pela função f é: 

A: filtragem de conectivos.
B: lematização.
C: remoção de ruído.
D: filtragem de stop words.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Complexidade de Algoritmos , Estrutura de Dados ( assuntos)

PV-DM (do inglês, Paragraph Vector Distributed Memory) é um método de aprendizado de máquina utilizado no processamento de dados textuais. A ideia central é prever uma palavra (de contexto) a partir de um conjunto de palavras amostrado aleatoriamente – palavras de contexto e ID de parágrafo. Quando aplicado sobre um conjunto de documentos textuais (por exemplo, os processos deferidos arquivados no TJ-AC), qual a vantagem desse método em relação ao método BOW, baseado em contagem de palavras? 

A: Ter menor custo computacional.
B: Resultar em vetores mais compactos.
C: Considerar a ordem das palavras.
D: Ter maior expressividade dos vetores.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos , Complexidade de Algoritmos

Para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados bidimensionais, foi executado o algoritmo PCA (do inglês, Principal Component Analysis). Se o PCA produzir como resultado dois autovalores de mesmo valor, significa que

A: as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 100% da informação.
B: as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois as dimensões possuem 50% da informação.
C: as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois perdeu-se 100% da informação.
D: as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 50% da informação.
Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Árvores

A árvore de decisão ilustrada a seguir foi modelada com base nos dados de registros de ocorrência da dengue no estado do Acre nos últimos cinco (5) anos e será utilizada para tomada de decisão acerca da priorização na disponibilização de vacinas.     Qual é a evidência de que esse modelo foi construído usando o algoritmo C4.5 ou suas variantes, e não usando o ID3? 

A: o tipo dos atributos “idade” e “IMC”.
B: a diferença entre a profundidade mínima e a máxima da árvore.
C: a árvore não é binária.
D: a quantidade de atributos.
Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos

O pré-processamento é um conjunto de atividades que envolvem preparação, organização e estruturação de dados, sendo fundamental no desempenho do modelo de aprendizagem de máquina. Tais atividades contemplam métodos e técnicas de limpeza, transformação, integração e redução de dimensionalidade. Os métodos que podem ser utilizados para o tratamento de dados faltantes são:

A: interpolação de vizinhos mais próximos, valor médio do atributo, valor modal.
B: validação estratificada, k-fold, divisão do conjunto de dados.
C: validação cruzada, leave-one-out (deixando um de fora), valor mediano do atributo.
D: divisão do conjunto de dados, gradiente descendente, valor médio do atributo.
Algoritmos e Estrutura de Dados Estrutura de Dados , Listas

A camada de uma rede convolucional que tem como função primária reduzir progressivamente o tamanho espacial do volume de dados de entrada por meio do mapeamento de seções de features e diminuição dos pesos de treinamento é denominada camada de

A: convolução.
B: ativação.
C: pooling.
D: normalização.