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Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
Ocorre sobreajuste quando o modelo não pode determinar uma relação significativa entre os dados de entrada e saída, ou seja, quando o modelo não é treinado pelo período apropriado em relação à quantidade de dados.
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Em aprendizado de máquina, um modelo de bom desempenho com dados já treinados, mas que não lide muito bem com novos dados é denominado subajuste, ou seja, no subajuste se aprende com base no ruído dos dados.
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No contexto do aprendizado de máquina, um algoritmo é definido como a especificação de uma relação probabilística existente entre variáveis diferentes.
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Aprendizado de máquina pode ser definido como a criação e o uso de modelos que são aprendidos a partir dos dados.
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Aprendizado de máquina e mineração de dados são termos idênticos em relação aos seus objetivos e funções, pois ambos lidam com algoritmos de inteligência artificial para padrões em grandes conjuntos de dados em busca de conhecimento.
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O aprendizado de máquina computacional tem como objetivo aplicar técnicas computacionais na tentativa de validar padrões em dados e ratificar padrões que podem ser observados explicitamente nos dados.
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Em relação às características da tecnologia IoT (Internet das coisas), julgue o item que se segue.
As aplicações de IoT utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar grandes quantidades de dados de sensores conectados em nuvem.
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Em relação às características da tecnologia IoT (Internet das coisas), julgue o item que se segue.
A utilização de inteligência artificial conversacional possibilita o uso de dispositivos IoT em ambiente doméstico.
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Em relação às características da tecnologia IoT (Internet das coisas), julgue o item que se segue.
Pode-se utilizar IoT em prateleiras inteligentes para controle de estoque, com sensores de peso ou identificadores por radiofrequência, para a solicitação de reposição automática de produtos.
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Acerca de arquitetura do sistema de arquivos distribuído, julgue o item subsecutivo.
Apache Spark é um sistema de processamento de dados paralelos muito utilizado para aplicações de Big Data, porém ele não suporta operações algébricas.
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