As bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Statsmodels são frequentemente usadas para manipulação e análise de dados em Python, enquanto Matplotlib, Seaborn e Plotly são amplamente utilizadas para visualização de dados, permitindo a criação de gráficos e plots interativos.

O Power BI permite a criação de dashboards interativos que podem ser compartilhados com outros usuários.

Julgue os próximos itens, a respeito de blockchain e inteligência artificial.

Um dos recursos do blockchain é o consenso, no qual novas transações financeiras só podem ser registradas quando a maioria dos participantes der o seu consentimento.

Julgue os próximos itens, a respeito de blockchain e inteligência artificial.

No sistema bancário, sensores podem ser utilizados para identificar as emoções dos clientes e direcionar a sua abordagem.

Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue os seguintes itens.

O monitoramento contínuo em MLOps é utilizado para identificar desvios de desempenho de modelos em produção, incluindo mudanças na distribuição de dados usados em comparação a dados de treinamento.

Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue os seguintes itens.

No CRISP-DM, a etapa de data understanding inclui a construção e a validação de modelos preditivos, garantindo que os resultados estejam alinhados aos objetivos do negócio.

Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue os seguintes itens.

O SciPy é uma biblioteca que inclui ferramentas avançadas de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos de reforço.

Acerca de LLM, IA generativa e data science, julgue os itens subsequentes.

No contexto da IA generativa, o conceito de latent space refere-se a um espaço vetorial multidimensional em que características abstratas de dados de entrada são representadas e manipuladas para gerarem novos dados.

Acerca de LLM, IA generativa e data science, julgue os itens subsequentes.

As redes neurais convolucionais são especialmente adequadas para o processamento de dados sequenciais, como séries temporais e texto, devido à sua capacidade de capturar dependências ao longo de sequências.

Julgue os itens a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.

Em uma rede adversária generativa (GAN), o gerador cria dados e o discriminador avalia se esses dados pertencem ao conjunto de treinamento real.