A respeito de ontologia, julgue o próximo item.

Ontologias podem ser entendidas como aplicações criadas para simular a ação de especialistas humanos, com o propósito de solucionar problemas específicos em um dado domínio.

A respeito de ontologia, julgue o próximo item.

A representação formal de ontologias é utilizada para que estas sejam consumidas por computadores, enquanto a representação gráfica é utilizada para compreensão humana.

Julgue o item a seguir que tratam de extração e representação de conhecimento.

As ferramentas de tratamento de dados oferecem recursos que contemplam tanto a limpeza e padronização de dados, com funcionalidades que incluem correções de erros e remoção de duplicatas, quanto a transformação de dados, com funcionalidades que incluem filtragem de dados, junções de tabelas, agregações e cálculos.

Julgue o item a seguir que tratam de extração e representação de conhecimento.

Em mineração de dados, interpretação e explanação consiste em filtrar o conjunto de dados por meio de mecanismo que varia de acordo com a técnica de mineração utilizada.

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.

As redes neurais permitem construir modelos que sejam padronizados de acordo com o funcionamento do cérebro humano.

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.

Random forests fornecem pontuações de distância euclidiana entre os recursos que podem ser usadas para compreender a importância relativa de cada recurso na previsão.

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.

O objetivo das regras de associação é encontrar todos os conjuntos de itens que possuem confiança mínima com máximo de dados observados.

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.
A tarefa do agrupamento consiste em segmentar uma base de dados não rotulada em grupos que tenham algum significado ou utilidade prática.

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.

No processo de análise, as atividades de limpeza, filtragem e estruturação dos dados estão concentradas na etapa de compreensão dos dados.

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.

A normalização de um conjunto de dados tem como objetivo representar todos os valores desse conjunto em uma escala de 0 a 1.