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Julgue os itens a seguir, referentes a algoritmos de aprendizado de máquina.
O algoritmo KNN (k-nearest neighbors) é um modelo supervisionado de aprendizado de máquina que realiza previsões classificando uma nova amostra com base na maioria dos votos de seus K vizinhos mais próximos, definidos por uma métrica de distância.
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Uma equipe de mineração deseja analisar a distribuição do teor de minério em uma amostra coletada. O código a seguir utiliza a biblioteca matplotlib do Python para criar um histograma dos teores coletados.
import matplotlib.pyplot as plt
# Dados de teores de minério (%)
teores = [0.5, 0.7, 1.2, 1.5, 1.8,
2.0, 2.2, 2.5, 2.8, 3.0,
3.5, 4.0, 4.2, 4.5, 5.0,
5.5, 6.0, 6.5, 7.0, 7.5]
# Criação do histograma
plt.hist(teores, bins=5, edgecolor='black')
plt.xlabel('Teor de Minério (%)')
plt.ylabel('Frequência')
plt.title('Distribuição do Teor de Minério')
plt.show()
Com base no código precedente, julgue o item a seguir.
O parâmetro bins = 5, no código em apreço, especifica que o histograma terá exatamente cinco barras, com o mesmo número de dados em cada barra.
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No que se refere à transformação digital e à aplicação da tecnologia da informação e da inteligência artificial na logística, julgue os próximos itens.
O uso da Internet das Coisas contribui para o aumento da visibilidade da demanda.
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A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue os itens que se seguem.
A regressão é o método de data mining usado para prever valores contínuos como, por exemplo, previsão de vendas, preços de ações, identificação de transações fraudulentas, entre outros.
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A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue os itens que se seguem.
A única maneira de se evitar o underfitting em um modelo de machine learning é reduzir a quantidade de dados de entrada, pois isso impede que o modelo fique sobrecarregado de informações irrelevantes.
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A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue os itens que se seguem.
Para reconhecer padrões de ocorrência que se repetem em determinados conjuntos de dados, como, por exemplo, padrões de consumo, é usado o método de data mining denominado associação.
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Julgue os itens a seguir, relativos às tecnologias CSV e JSON, à Linguagem SQL e ao modelo CRISP-DM.
Durante a fase de data preparation (preparação dos dados) do modelo CRISP-DM, é necessário que todos os dados sejam normalizados e transformados em variáveis numéricas, independentemente de sua natureza original, para facilitar a análise posterior.
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Em relação a BI (business intelligence) e à modelagem de dados, julgue os itens que se seguem.
Bancos de dados utilizados em data warehouses empregam uma modelagem específica e otimizada, denominada modelagem multidimensional.
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Em relação a BI (business intelligence) e à modelagem de dados, julgue os itens que se seguem.
Em BI, a informação é o resultado da organização dos dados, ao passo que o conhecimento é a geração de valor com a informação.
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No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.
O ChatGPT e o DeepSeek são plataformas de IA generativas baseadas em modelos de linguagem de grande escala (LLMs — large language models) e o princípio tecnológico dessas plataformas é a arquitetura transformer, que ajuda o modelo a aprender as relações entre palavras e frases em longos trechos de texto.
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