Atualmente, a detecção de anomalias utiliza diversos métodos de inteligência artificial para identificar automaticamente alterações inesperadas no comportamento normal de um conjunto de dados.
Com relação à detecção de anomalias, avalie as afirmativas a seguir.

I. Identificar e tratar anomalias de dados é importante por várias razões como, por exemplo, melhorar a qualidade de dados; tornar a tomada de decisão mais aprimorada; e alcançar desempenho otimizado em sistemas inteligentes.

II. A detecção de anomalias tem uma variedade de casos de uso em vários setores. Por exemplo, é usada em finanças para detecção de fraudes; na indústria, para identificar defeitos ou mau funcionamento de equipamentos; em cibersegurança, para detectar atividades incomuns de rede; e, na saúde, para identificar condições anormais de pacientes.

III. A detecção de valor discrepante pode ser desafiadora, porque as anomalias costumam ser raras e as características do comportamento normal podem ser complexas e dinâmicas. Do ponto de vista de uma organização, é essencial identificar anomalias reais em vez de falsos positivos ou ruído de dados.


Está correto o que se afirma em: