Como parte do processo de desenvolvimento de uma aplicação para analisar grandes volumes de textos, diversas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP, sigla em inglês) estão sendo implementadas para melhorar a eficácia e a precisão dessa aplicação.

Diante disso, para a aplicação dessas tarefas, é necessário

Uma equipe de cientistas de dados está desenvolvendo um modelo preditivo e deseja otimizar seus hiperparâmetros para maximizar a performance do modelo.

Considerando-se as técnicas de otimização de hiperparâmetros, para encontrar a configuração de hiperparâmetros, essa equipe de cientistas deverá

Uma equipe de ciência de dados está trabalhando na construção de um modelo preditivo utilizando um grande conjunto de dados. Durante esse processo, os cientistas de dados estão realizando o feature engineering para criar e selecionar as variáveis mais relevantes, além de aplicar técnicas de divisão de dados para garantir a eficácia e a generalização do modelo.

Considerando-se esse contexto, qual combinação de técnicas maximizará a performance do modelo?

Uma equipe de análise de riscos de um banco de investimentos precisa avaliar o risco de diferentes carteiras de clientes, que possuem ativos em escalas variadas. Para isso, ela decidiu utilizar modelos de aprendizado de máquina, a fim de auxiliar o seu processo de tomada de decisão. Os analistas da equipe perceberam que parte dos ativos disponíveis poderia influenciar desproporcionalmente a análise de risco. Assim, decidiram aplicar a técnica de normalização z-score. Com essa medida, pretendem reduzir a influência de uma variação abrupta no treinamento dos modelos de aprendizado de máquina, promovendo uma comparação justa entre os ativos e uma avaliação mais precisa do risco em cada carteira. Considere que W seja o conjunto de todos os valores em reais dos ativos de carteiras de investimentos que a equipe de analistas precisa avaliar.

Uma das características da normalização z-score é que, em sua definição original (clássica), essa normalização

Data warehouses (DW) e data lakes (DL) são repositórios de dados especializados, com objetivos distintos dos bancos de dados relacionais e NoSQL.

Nesse contexto, ao comparar DW a DL, verifica-se que

Um processo de Extrair, Transformar e Carregar (ETL, sigla em inglês) possui etapas distintas para extração de dados em sua origem, transformações e carga de dados em alguma infraestrutura de persistência. Uma técnica bastante conhecida, utilizada para classificar campos textuais, como, por exemplo, comentários em um site de comércio eletrônico, é a de análise de sentimentos. Considere que a classificação de cada campo textual não existe na origem, mas é incorporada ao conjunto de dados a ser persistido.

No processo de ETL, essa adição de novas colunas, conforme exemplificado, é chamada de

Considere que um Data Lake possui vários conjuntos de dados em formato tabular, cada um deles com várias linhas e colunas.

Os metadados descritivos relativos a esses conjuntos de dados são fundamentais, pois sem esses metadados não é possível

Na instalação de um sistema de suporte e manutenção de TI baseado em Operações de TI assistidas por Inteligência Artificial (AIOps), um dos componentes do sistema está utilizando algoritmos que permitem correlacionar dados não estruturados, eliminar ruídos, alertar sobre anormalidades, identificar causas prováveis e estabelecer linhas de base.

Na terminologia de componentes de AIOps, esse tipo de algoritmo é um algoritmo de

Um data lake é um repositório que pode armazenar grandes volumes de dados e de conjuntos de dados, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados.

Um dos aspectos-chave de um data lake são os seus metadados, que

Um dos indicadores mais utilizados para avaliação de políticas públicas em municípios brasileiros na área da saúde é a taxa de mortalidade infantil. Para essas políticas, também é importante acompanhar a quantidade de leitos hospitalares disponíveis. Considere três tabelas que representam um modelo dimensional:

MUNICÍPIO (ID-município, @UF, @mês, taxa-mortalidade-infantil, qtd-leitos)

TEMPO (ID-mês, mês-calendário, ano-calendário)

ESTADO (sigla, nome, região)

Esse modelo dimensional permite apresentar de um estado da federação, em um dos meses cadastrados, a