Para defender sua ideia, o autor do texto apela para uma série de recursos argumentativos; a opção em que o recurso indicado está exemplificado adequadamente é:

Analisando as posições de Alice e Bob sobre esse projeto, pode-se afirmar que:

Considere uma matriz de confusão de um modelo de classificação binária de relatórios financeiros. O modelo classifica os relatórios em fraudulentos ou não fraudulentos.

Se essa matriz apresenta 200 verdadeiros positivos, 100 verdadeiros negativos, 40 erros do “tipo 1” e 20 erros do “tipo 2”, podem-se calcular as métricas de desempenho aproximadas como:

A proposta de modelo adequada e corretamente justificada é:

Um time de ciência de dados utilizou um modelo linear para resolver uma tarefa de análise de dados financeiros provenientes de diferentes unidades de uma organização. Um membro do time, que não participou da modelagem, testa o modelo e verifica que ele apresenta um péssimo resultado.

Preocupado, ele busca os resultados apresentados no treino e pode concluir que ocorreu:

Analise o código Python a seguir.

x = lambda a, b: a + [a[-1] + a[-2] + b]
y=[-1,0]
for i in range(7):
y = x(y, i)
print (y)

O resultado produzido pela execução desse código na IDLE Shell 3.9.9 é:

Considere as sentenças a seguir.

A = “Eu gostei do livro, apesar do livro ser longo”;
B = “Esse livro é muito legal”;
C = “Eu não gostei do livro, não gosto muito desse autor”.

Vamos considerar a seguinte classificação sobre o sentido das sentenças acima:

A – positiva;
A – positiva;
B – negativa.

Para calcular as probabilidades de uma sentença ser positiva e de uma determinada palavra aparecer na sentença, dado que a sentença é positiva, em Aprendizado de Máquinas, pode-se usar o Naive Bayes.

Com a utilização dessa técnica, e com base nos dados das três sentenças acima, os valores das estimativas de máxima verossimilhança de P(positiva) e P(livro|positiva) são, respectivamente:

Como parte de um esforço para melhorar a produtividade, uma empresa vem medindo o tempo gasto em cada tarefa do seu principal processo produtivo. Uma das tarefas, que envolve carregar material em uma máquina, ocorre uma vez por dia e teve os seguintes tempos medidos na semana anterior, em minutos:

Considerando um modelo de regressão linear ajustado para perda mínima, usando as medições da semana anterior, o valor residual com relação ao modelo, para o tempo de 70 minutos medido na quinta-feira da semana atual é, em minutos:

Durante a elaboração de um sistema de busca de informações biomédicas, foi construído um modelo de linguagem vetorial não contextual para estimar relações de similaridade semântica necessárias para comparação entre queries e documentos. Entretanto, verificou-se nos testes iniciais que o desempenho do modelo ficou insatisfatório, devido a muitos termos técnicos presentes nos documentos testados, que não haviam sido incorporados ao modelo.

Para aliviar esse problema, uma tarefa de processamento do texto e seu estágio correspondente no processamento de linguagem natural que poderiam ser aplicados na construção do modelo são, respectivamente:

Sistemas de Controle de Versão (SCV), tais como o Mercurial, o GIT e o SVN, são ferramentas indispensáveis para apoiar as melhores práticas de desenvolvimento de sistemas.

Os SCVs atualmente disponíveis possuem grande flexibilidade para se adaptar ao fluxo de trabalho de um time e suas práticas de desenvolvimento. No GIT, essa customização do fluxo de trabalho para um time ou projeto é comum, e muitos desses fluxos de trabalho utilizam uma abordagem conhecida como ramificação de recurso (Feature Branch).

Uma possível limitação dessa abordagem seria o(a):