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O auditor de contas públicas João está desenvolvendo um modelo de aprendizado de máquina para identificar transações financeiras suspeitas em uma auditoria de contas. Após treinar o modelo, João observa que esse tem um desempenho excelente nos dados de treinamento, mas apresenta um desempenho ruim nos dados de teste, com uma alta taxa de erro.
Nesse contexto, o problema observado por João, do modelo ajustar-se excessivamente aos dados de treinamento, é denominado:
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O cientista de dados João deverá criar um modelo de aprendizado de máquina com o objetivo de classificar transações de cartão de crédito como "fraudulentas" ou "não fraudulentas".
Dentre as métricas de avaliação da qualidade geral do modelo criado, João deverá utilizar a que avalia o equilíbrio entre precisão e sensibilidade (recall):
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- Inteligência ArtificialMachine LearningAlgoritmosÁrvores de Decisão
- Inteligência ArtificialMachine LearningAlgoritmosK-Means
- Inteligência ArtificialMachine LearningAlgoritmosRegressão Linear e Múltipla
O auditor de contas públicas João deverá realizar uma auditoria financeira e precisa construir um modelo de aprendizado de máquina, simples e interpretável, para classificar transações como "suspeitas" ou "não suspeitas". Para tanto, João deverá basear-se em atributos, como valor da transação, localização, tipo de transação e histórico do cliente, contidos em um conjunto de dados relativamente pequeno.
Nesse contexto, para criar esse modelo, João deverá aplicar a técnica de classificação binária:
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No contexto de Qualidade de Dados, o auditor de contas públicas João deverá analisar a consistência dos dados da base de dados AUD_CONTAS identificando variações sobre os valores dos atributos, como:
- 30% das entradas de dados na coluna CD_FUNCIONARIO estão marcadas com o caractere “espaço”
- existem 200 linhas na tabela TBL_PROCESSO contendo dados sobre processos sem nenhuma linha contendo os seus detalhes
Para isso, a técnica de diagnóstico sobre a qualidade de dados que João deverá utilizar é:
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: Verbena
Orgão: Câm. Anápolis-GO
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: Verbena
Orgão: Câm. Anápolis-GO
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: Verbena
Orgão: Câm. Anápolis-GO
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: Verbena
Orgão: Câm. Anápolis-GO
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: ADM&TEC
Orgão: Pref. Palmeira Índios-AL
I. São aplicações que utilizam as funcionalidades dos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados: Sistemas de gestão empresarial (ERP), Sistemas de gestão de relacionamento com clientes (CRM), Protocolo de Configuração Dinâmica para uma Rede de Computadores (DHCP), Business Intelligence (BI).
II. São tipos de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados: SGBD Relacional, modelo que organiza dados e tabelas relacionadas entre si; SGBD Orientada a Objetos, modelo usado para objetos complexos como jogos e simulações; SGBD Hierárquico, modelo que organiza dados em formato de árvore; SGBD em Memória, modelo que permite alta velocidade de acesso aos dados que ficam armazenados na memória principal do computador.
Marque a alternativa CORRETA:
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Acerca dos tipos de computadores, do Microsoft Word 2016 e do aprendizado de máquina, julgue o item.
O aprendizado de máquina pode ser definido como uma técnica de ciência de dados que permite que os computadores usem os dados existentes para prever futuros comportamentos, resultados e tendências.
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