O método Latent Dirichlet Allocation (LDA) é popularmente utilizado para a construção de modelos de tópicos devido a sua flexibilidade e robustez, particularmente em grandes quantidades de texto. Ao mencionar a escolha do LDA em um projeto, um analista foi questionado sobre que aspectos caracterizam a flexibilidade do modelo, especialmente em comparação a um modelo pLSA.

O analista respondeu corretamente:

A atividade de classificação de documentos envolve um grande número de tarefas de processamento de linguagem natural, o que pode levar a dúvidas quanto a sua aplicação.

A alternativa que contém apenas tarefas que sejam exemplos de classificação de documentos é:

A aplicação do algoritmo AdaBoost, utilizando classificadores SVM, permitiu a obtenção de um modelo classificador de sinais sonoros com excelente precisão. Entretanto, esse modelo possui requisitos computacionais além da capacidade da plataforma onde se deseja aplicá-lo.

Considerando o problema acima descrito, a técnica a ser utilizada para contornar o problema é:

O método random forests para classificação ou regressão potencializa alguns benefícios das árvores de decisão e por isso é preferido em certas situações.

O uso de random forests seria vantajoso em relação à árvore de decisão no seguinte caso:

Uma biblioteca está classificando os seus frequentadores em grupos literários para facilitar a aquisição e a organização dos livros. Isso foi feito aplicando o algoritmo KNN ao banco de dados de usuários da biblioteca, incluindo alguns dos campos de informação como atributos, tais como idade e nível de formação acadêmica. Em um experimento, uma segunda classificação foi feita usando um conjunto maior de atributos, incluindo ambos de maior ou menor relevância percebida com relação aos grupos definidos.

A segunda classificação tende a ser:

Na avaliação de um modelo para detecção de fraude, foi utilizado um conjunto de dados conhecido que resultou na matriz de confusão abaixo.

É correto afirmar que o modelo apresenta:

Utilizando a Linguagem R tem-se um objeto x como consta a seguir.

x

## [1] 1 3 4 3 4 <NA>

## Levels: 1 3 4

is.factor(x)

## [1] TRUE

O comando que resulta na soma dos elementos numéricos de x é:

Lino precisa preparar um grande volume de dados para minerar realizando operações de limpeza, adequação de formato, exclusão de brancos e inclusão de novos atributos derivados.

Para realizar o pré-processamento dos dados, Lino deve usar uma ferramenta do tipo:

Maria está explorando a seguinte tabela da base de dados de vendas do mercado HortVega:

Utilizando técnicas de Mineração de Dados, Maria encontrou a seguinte informação:

Se um cliente compra Cacau, a probabilidade de ele comprar chia é de 50%. Cacau => Chia, suporte = 50% e confiança = 66,7%.

Para explorar a base de dados do HortVega, Maria utilizou a técnica de Mineração de Dados:

A tradução automática de texto, embora possua raízes na metade do século passado, vem recebendo melhorias substanciais na última década, alimentadas pelo crescimento do poder computacional, disponibilidade de dados linguísticos e inovações técnicas.

Com relação às inovações, e levando em consideração os recursos mencionados, a alternativa que apresenta apenas vantagens da Tradução Automática Neural (NMT) sobre técnicas de Tradução Automática Estatística (SMT) é: