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Texto 1
Aline, cientista de dados da CVM, foi designada para aferir a
reação à prova da CVM entre os usuários de uma rede social de
textos curtos usando técnicas de análise de sentimentos. Para
isso, ela realiza um processo de KDD. Nesse processo, Aline opta
por representar os textos obtidos da rede social no formato de
vetores reais de baixa dimensionalidade, calculados a partir das
representações das palavras obtidas de um modelo de
linguagem pré-treinado utilizando a técnica word2vec.
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As informações são a base de toda tomada de decisão e gestão
de empresas, sendo um diferencial importante o uso de grandes
volumes de dados de diversas fontes.
Nesse contexto, as soluções de Big Data para análise de dados devem ter a capacidade de:
Nesse contexto, as soluções de Big Data para análise de dados devem ter a capacidade de:
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Para tomar decisões diárias, o analista João precisa consultar o
preço de diversas ações do mercado financeiro, bem como outros
dados da CVM. Contudo, ao acessar o ambiente de BigData da
CVM, João verificou que os preços das ações desse ambiente
demoravam para ser atualizados.
João procurou o arquiteto de BigData da CVM para tratar a dimensão da qualidade de dados denominada:
João procurou o arquiteto de BigData da CVM para tratar a dimensão da qualidade de dados denominada:
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O analista João desenvolveu diversos dashboards na plataforma
Microsoft Power BI e solicitou ao programador web Pedro que
disponibilizasse aquelas análises no portal de acesso à
informação da CVM.
Para inserir os dashboards desenvolvidos por João na página web da CVM, o recurso do Power BI que Pedro deve usar é o(a):
Para inserir os dashboards desenvolvidos por João na página web da CVM, o recurso do Power BI que Pedro deve usar é o(a):
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A abordagem que garante uma exploração completa das
combinações de hiperparâmetros na identificação da
configuração ideal para maximizar o desempenho do modelo de
aprendizado de máquina é a:
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Considere uma estrutura específica de rede neural recorrente,
conhecida como Long Short-Term Memory (LSTM). Essa estrutura
é projetada para enfrentar desafios como capturar dependências
de longo prazo e mitigar o problema do gradiente que
desaparece.
A inovação arquitetônica distintiva da LSTM é(são):
A inovação arquitetônica distintiva da LSTM é(são):
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O cientista de dados Pedro trabalha em um projeto que envolve a
previsão dos movimentos de um braço robótico em um ambiente
complexo. Pedro tem um fluxograma de um algoritmo de
aprendizado por reforço que é capaz de se adaptar
dinamicamente ao ambiente e ajustar suas ações com base nos
resultados de ações anteriores.
O algoritmo representado pelo referido fluxograma que deve ser empregado para a realização da tarefa de Pedro é o:
O algoritmo representado pelo referido fluxograma que deve ser empregado para a realização da tarefa de Pedro é o:
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Considere um modelo de rede neural projetado para tarefas de
classificação de imagens. A arquitetura da rede consiste em
várias camadas, incluindo camadas de entrada, ocultas e de
saída. Durante o treinamento, o modelo aprende a atribuir
imagens de entrada a classes predefinidas (por exemplo, “gato”,
“cachorro”, “pássaro”, etc.).
Sobre o papel da camada de saída nessa rede neural, é correto afirmar que ela:
Sobre o papel da camada de saída nessa rede neural, é correto afirmar que ela:
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Julgue o item a seguir, a respeito de ETL e técnicas de redução de dimensionalidade.
Na fase de transformation do ETL, os dados são analisados e padronizados, mantendo suas propriedades originais.
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Julgue o item a seguir, a respeito de ETL e técnicas de redução de dimensionalidade.
A redução de dimensionalidade acrescenta variáveis nos modelos de inteligência artificial para torná-los mais específicos e objetivos.
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