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E -> Correta
REDES NEURAIS: SÃO SISTEMAS COMPUTACIONAIS QUE FUNCIONAM COMO OS NEURÔNIOS DO NOSSO CÉREBRO. REDES NEURAIS SÃO UTILIZADAS PARA DESCOBERTA DE PADRÕES EM DADOS, ASSIM COMO AGRUPÁ-LOS, CLASSIFICÁ-LOS, ETC.
É um assunto complexo, mas vale a pena pesquisar mais a respeito..
AVANTE GUERREIROS!!!
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Letra E
Classificação, regressão, classificação de séries temporais e clusterização são exemplos de tarefas de Mineração de Dados que podem ser implementadas por métodos de Redes Neurais.
GOLDSCHMIDT, Ronaldo; PASSOS Emannuel. data Mining: Um guia prático. pg. 85.
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REDES NEURAIS
◙ São sistemas cuja estrutura é inspirada nas conexões dos neurônios humanos; geralmente possuem camadas e realizam o processamento de entradas passando sinais entre os diversos "neurônios", até produzir as saídas desejadas;
◙ As redes neurais são modelos de aprendizagem de máquina que foram inspirados nas conexões entre neurônios no cérebro humano;
◙ São sistemas computacionais que funcionam com os neurônios do nosso cérebro; REDES NEURAIS são utilizadas para descoberta de padrões em dados, assim como agrupá-los, classificá-los etc.
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Fonte: Comentários TEC; Comentários QC;
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LETRA E
Redes neurais são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Usando algoritmos, elas podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los, e – com o tempo – aprender e melhorar continuamente.
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Comentários legais, mas nenhum ajuda a entender a resposta da questão.
E eu, que nem tenho comentário legal :(
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O que o examinador quer saber é qual modelo de aprendizado de máquina pode ser utilizado para as atividades de mineração de dados de classificação, regressão (predição) e segmentação em tipos heterogêneos (clusterização). As
redes neurais são modelos de aprendizado de máquina que foram inspirados nas conexões entre os neurônios no cérebro humano. Esse tipo de modelo pode ser aplicado a qualquer uma das tarefas de mineração de dados descritas na assertiva, o que torna a letra b correta.
No entanto, ao realizar uma pesquisa em periódicos científicos, é possível também encontrar exemplos de aplicação de algoritmos genéticos a essas tarefas, o que deixaria a questão com duas respostas possíveis. Algoritmos genéticos representam outro tipo de modelo de aprendizado de máquina, comumente utilizado na otimização de tarefas. Não sei se a banca recebeu algum recurso nesse sentido e preferiu não anular ou se simplesmente nenhum candidato fez essa contestação, mas, de todo modo, é bom guardar o entendimento que redes neurais são mais comumente utilizadas para esse fim.
Prof. Artur Mendonça/ Direção concursos
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Classificação, regressão, classificação de séries temporais e clusterização --> feita por métodos de Redes Neurais
Redes neurais --> Técnica utilizada em tarefas de classificação, regressão e segmentação de dados em tipos de dados heterogêneos (clusterização)
redes neurais --> modelos de aprendizado de máquina
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Redes Neurais é umas das técnicas mais comuns utilizadas pelo Data Mining. Funciona como um neurônio natural.
Aprende com experiências passadas, prevendo um comportamento ou reconhecendo um padrão, se estiverem num conjunto de dados estruturados.
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Acertei a questão no feeling, entretanto ao meu ver a letra D também está correta, pois algoritmos genéticos também poderiam ser utilizadas para finalidade apresentada na questão.
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No que se refere aos diversos tipos de algoritmos utilizados para minerar dados, a técnica utilizada em tarefas de classificação, regressão e segmentação de dados em tipos de dados heterogêneos é denominada
A (❌) banco objeto relacional.
Banco de dados relacional é um tipo de banco de dados e não uma técnica.
B (❌) classes privadas.
Classe é um termo ligado à programação e não uma técnica de mineração de dados
C (❌) redes privadas.
Redes privadas são redes de computadores que têm seu acesso restrito a um grupo de pessoas. Via de regra, estão fora da internet. Desse modo, também não se trata de uma técnica de mineração e dados.
D (❌) algoritmos genéticos.
Algoritmos genéticos são algoritmos baseadas na teoria da evolução. Normalmente são usados em problemas de otimização. Na mineração são auxiliares. Para as outras atividades não são uma escolha adequada.
E (✅) redes neurais.
As redes neurais são algoritmos baseados na ideia da rede de neurônios humanos. São ferramentas utilizadas na mineração de dados.
Gabarito letra E. ✅
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GABARITO LETRA E
Redes neurais, que são sistemas cuja estrutura é inspirada nas conexões dos neurônios humanos. Elas geralmente possuem camadas e realizam o processamento de entradas passando sinais entre os diversos “neurônios”, até produzir as saídas desejadas, que irão estar relacionadas ao propósito da tarefa de mineração que está sendo realizada.
Existem redes neurais supervisionadas e não supervisionadas, então é possível criar modelos de redes neurais para realizar tanto técnicas relacionadas ao aprendizado supervisionado, como a classificação, quanto a aprendizado não supervisionado, como a clusterização e as regras de associação.
Algoritmos genéticos também são modelos que são baseados na natureza. Nesse caso, nos conceitos do DNA humano e no processo de seleção natural. Nesses modelos, as soluções para o problema de mineração de dados são descritas como se fossem representações do DNA. Os algoritmos genéticos geram várias soluções para uma mesma tarefa de mineração e vão selecionando a mais adequada de acordo com algum critério.
É um tipo de modelo geralmente associado a otimização, ou seja, à melhoria de um determinado processo. Esses algoritmos utilizam uma função-objetivo ou função de avaliação, que é uma função que fornece uma maneira de mensurar se a solução apresentada para o problema é melhor ou pior que as anteriores.
Segundo Elmasri e Navathe, os algoritmos genéticos são muito usados para resolução de problemas, inclusive problemas de clusterização. Eles são uma ferramenta muito poderosa para a mineração de dados porque permitem solucionar vários problemas em paralelo.
Só que por outro lado esses algoritmos geram várias soluções para um mesmo problema que nunca são utilizadas, o que representa um gasto de poder computacional muito grande, então são necessárias máquinas bastante poderosas para utilizá-los.
Fonte: Aula sobre mineração de dados do Prof Arthur Mendonça | Direção Concursos
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Redes neurais, que são sistemas cuja estrutura é inspirada nas conexões dos neurônios humanos. Elas geralmente possuem camadas e realizam o processamento de entradas passando sinais entre os diversos “neurônios”, até produzir as saídas desejadas, que irão estar relacionadas ao propósito da tarefa de mineração que está sendo realizada. Existem redes neurais supervisionadas e não supervisionadas, então é possível criar modelos de redes neurais para realizar tanto técnicas relacionadas ao aprendizado supervisionado, como a classificação, quanto a aprendizado não supervisionado, como a clusterização e as regras de associação.
Algoritmos genéticos também são modelos que são baseados na natureza. Nesse caso, nos conceitos do DNA humano e no processo de seleção natural. Nesses modelos, as soluções para o problema de mineração de dados são descritas como se fossem representações do DNA. Os algoritmos genéticos geram várias soluções para uma mesma tarefa de mineração e vão selecionando a mais adequada de acordo com algum critério. É um tipo de modelo geralmente associado a otimização, ou seja, à melhoria de um determinado processo.