Felipe estava construindo um chatbot com IA Generativa e LLM. Visando melhorar as respostas fornecidas pelo chatbot, decidiu empregar a Geração Aumentada de Recuperação (Retrieval Augmented Generation - RAG).

Assinale a opção que melhor explica a escolha de Felipe pelo emprego da técnica RAG.

O cerne da obra de Mark Monmonier, “Como mentir com mapas”, decorre de escolhas cartográficas, seja por omissão, simplificação ou classificação, necessárias para representar fenômenos complexos, mas que podem influenciar a interpretação do mapa. No caso dos mapas temáticos, isso inclui a classificação de valores numéricos ao longo de um intervalo contínuo.

Assinale a opção que indica o critério de classificação que divide as feições em classes que possuem a mesma frequência de registros.

No processamento de dados utilizando Python, a biblioteca geopandas estende as capacidades da pandas. Embora ambas compartilhem as estruturas de dados similares, certas operações são exclusivas da análise espacial por exigirem operações geométricas ou topológicas sobre objetos espaciais, normalmente suportadas por um motor de geometria.
A operação que descreve a tarefa que exige o uso de capacidades da biblioteca geopandas, indisponíveis na pandas, mesmo que os dados de coordenadas estejam presentes como colunas numéricas no DataFrame, é a operação de

A Decomposição em Valores Singulares (SVD) é uma ferramenta largamente usada em análise de dados, apresentando uma rica interpretação geométrica e espectral dos dados dispostos de forma matricial.
A decomposição SVD consiste em fatorar qualquer matriz A, de dimensões m×n, no produto U∑V^T , de forma que

O treinamento de redes neurais profundas envolve o ajuste iterativo dos pesos, com base no erro observado entre a saída prevista e a saída esperada.
Esse processo é viabilizado pelo algoritmo de retropropagação, em conjunto com métodos de otimização que usam gradientes para minimizar a função de perda.
No contexto do treinamento de redes neurais, assinale a opção que indica o principal mecanismo da retropropagação.

Sobre o treinamento de redes neurais profundas, assinale a opção que indica a principal finalidade da técnica conhecida como dropout.

No contexto de mineração de dados, um analista utilizou as técnicas de regras de associação (como o algoritmo Apriori) para identificar padrões de concorrência entre ilícitos em processos administrativos.
Ao analisar a regra de associação {Desvio de Verba} → {Falsidade Ideológica}, foram obtidos os seguintes valores:

• Confiança = 0,80;
• Lift = 2,0.

Assinale a opção que apresenta a interpretação tecnicamente correta para o valor do Lift obtido.

Um cientista de dados está desenvolvendo um modelo de segmentação para classificar procedimentos com base em características quantitativas.
Para garantir a comparabilidade entre variáveis, ele aplicou a padronização por escore z (z-score) em um conjunto de dados multivariados, de modo que todas as variáveis passassem a apresentar média 0 e desvio-padrão 1.
Após a padronização, verificou-se que os dados não apresentavam forte separação entre grupos naturais. Em seguida, foi aplicado o algoritmo K-means em Python:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

kmeans = KMeans(n_clusters=3, n_init=10, random_state=0)
kmeans.fit(X_scaled)

print(kmeans.cluster_centers_)

Observou-se que os centroides obtidos apresentam valores próximos de zero em todas as dimensões.
Considerando o contexto descrito, esse resultado ocorre porque

No âmbito de uma investigação sobre eficiência administrativa, um analista de dados modelou a relação entre o tempo de tramitação de procedimentos (Y, em dias) e o número de apensos (X) utilizando uma técnica de Regressão Linear, cujo modelo se apresenta na forma 

\(\hat{Y} = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 X.\)

O relatório de sumarização do modelo apresentou os seguintes parâmetros:

• Coeficiente de Intercepto: 15;
• Coeficiente Angular: 5.

Com base estritamente nos estimadores fornecidos, e assumindo que o valor de X = 8 pertence ao domínio de validade do modelo, a estimativa pontual para o valor esperado do tempo de tramitação dos procedimentos investigatórios é de

Para estimar um parâmetro associado a uma variável aleatória, foi adotado o seguinte procedimento:

1. Inicialmente, foi definida uma distribuição de probabilidade para o parâmetro de interesse com base em conhecimento prévio, sem considerar os dados da amostra.
2. Em seguida, foram coletadas observações da variável aleatória e especificado um modelo estatístico que descreve como esses dados se relacionam com o parâmetro de interesse.
3. Depois disso, a distribuição inicialmente atribuída ao parâmetro foi revista à luz das informações fornecidas pela amostra observada.
4. Por fim, a partir da distribuição obtida após essa revisão, foram calculadas estimativas da média e da variância do parâmetro de interesse.

O procedimento descrito corresponde ao(à)