No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue os itens seguintes.

Modelos generativos autorregressivos, modelos baseados em fluxo, modelos baseados em inversão frequencial e modelos baseados em energia são os principais grupos em que se divide a modelagem generativa profunda.

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.

Um prompt é um conjunto de instruções que o modelo generativo utiliza para prever a resposta desejada.

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue os itens seguintes.

A equação a seguir é utilizada no algoritmo de Naive Bayes para modelar explicitamente a distribuição real de cada classe.

arg max{p(x|y)∙p(y)}

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue os itens seguintes.

Uma IA generativa cujo aprendizado é realizado a partir da distribuição de probabilidade conjunta p(x,y), em que x é o dado de entrada e y é o rótulo que se queira classificar, pode gerar mais amostras por si só artificialmente, com base em suposições a respeito da distribuição de dados.

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue os itens seguintes.

O aprendizado nas IAs discriminativas é realizado a partir da probabilidade condicional p(x|y).

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue os itens seguintes.

Uma vez que uma GAN (generative adversarial network) é treinada, a rede discriminadora é descartada e a rede geradora pode ser utilizada para sintetizar novos exemplos no espaço de dados por amostragem do espaço latente e propagação dessas amostras pela rede geradora treinada.

Julgue os itens a seguir, relativos a redes neurais artificiais.

Nas redes neurais multicamadas, quando se aumenta significativamente a dimensão da rede neural, o esforço computacional para sua implementação tem um aumento insignificante.

Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.

Modelos de machine learning em analytics não precisam de supervisão após serem implementados.

Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.

Analytics pode ajudar a personalizar a experiência do cliente.

Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.

Analytics e BI são utilzados para medir o desempenho de KPIs (indicadores-chave de desempenho).