Acerca de data mining e data mart, julgue o item subsequente.

A técnica de clustering (agrupamento), em data mining, é utilizada para classificar dados em categorias predefinidas, facilitando a análise de grandes volumes de dados.

Acerca de data mining e data mart, julgue o item subsequente.

Um data mart é um repositório de dados orientado a um departamento ou a uma função específica dentro de uma organização.

Julgue o item seguinte, relativo a Business Intelligence 3.0 e data warehouse.

A principal característica de um data warehouse é armazenar dados em um ambiente de atualização contínua, no qual as informações são alteradas em tempo real, à medida que novos dados são gerados pelas fontes operacionais.

Julgue o item a seguir, a respeito de ambientes de clusters, Kubernetes, ferramenta de orquestração de contêineres e Rancher.

O servidor de API do Rancher pode provisionar Kubernetes em nós existentes ou realizar atualizações do Kubernetes.

Acerca de redes neurais, julgue o item subsecutivo.

As redes neurais convolucionais são uma classe de redes neurais artificiais projetadas para processar dados sequenciais, como texto ou áudio, utilizando camadas convolucionais que aplicam filtros para prever, diretamente, a saída final, isto é, sem extrair características intermediárias.

Acerca de redes neurais, julgue o item subsecutivo.

As redes neurais feedforward processam dados de entrada até a saída em uma única direção, passando por camadas ocultas, sem ciclos, e são amplamente aplicadas em tarefas supervisionadas, como classificação e regressão.

Julgue o item subsequente, a respeito de LLM e IA generativa.

No processo de inferência, o LLaMA utiliza decodificação paralela em vez de decodificação sequencial, gerando todos os tokens simultaneamente, sem depender do contexto anterior, o que elimina a necessidade de otimizações como layer-wise quantization.

Julgue o item subsequente, a respeito de LLM e IA generativa.

O RAG (retrieval-augmented generation) reduz a necessidade de contextualizar prompts, pois o LLM, sozinho, consegue acessar, dinamicamente, informações externas sem qualquer integração prévia com sistemas de recuperação.