Foram encontradas 493 questões.
Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da
inteligência artificial (IA) que se ocupa da interação entre
computadores e linguagem humana. O objetivo do PLN é permitir
que os computadores compreendam, interpretem, e gerem
linguagem natural de maneira que seja útil e significativa. É um
campo interdisciplinar que combina linguística, ciência da
computação e aprendizado de máquina. Em Processamento de
Linguagem Natural (PLN), assinale a técnica mais adequada, entre
as listadas, para capturar a dependência contextual de palavras em
uma frase, permitindo que o modelo compreenda o significado
baseado no contexto.
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Deep learning (aprendizado profundo) é uma subárea do
aprendizado de máquina que se concentra em algoritmos
baseados em redes neurais artificiais profundas. Essas redes
neurais têm várias camadas intermediárias entre a entrada e a
saída, permitindo que o sistema aprenda representações de dados
em múltiplos níveis de abstração.
Em deep learning, o seguinte conceito se refere ao processo de ajustar os pesos de uma rede neural durante o treinamento, de modo a minimizar a função de perda:
Em deep learning, o seguinte conceito se refere ao processo de ajustar os pesos de uma rede neural durante o treinamento, de modo a minimizar a função de perda:
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Das técnicas apresentadas a seguir, a mais adequada para
identificar agrupamentos (clusters) em um conjunto de dados não
rotulado em um problema de aprendizado de máquina não
supervisionado é
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Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é uma subárea da
inteligência artificial (IA) que se concentra em desenvolver
algoritmos e modelos que permitem que os sistemas aprendam e
façam previsões ou decisões baseadas em dados. O Aprendizado
de Máquina pode ser dividido em aprendizado supervisionado,
aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.
No contexto de aprendizado de máquina supervisionado, das técnicas a seguir, a mais apropriada para lidar com um problema de regressão no qual o objetivo é prever um valor numérico contínuo é
No contexto de aprendizado de máquina supervisionado, das técnicas a seguir, a mais apropriada para lidar com um problema de regressão no qual o objetivo é prever um valor numérico contínuo é
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No contexto de bancos de dados NoSQL, assinale a opção que
descreve corretamente o conceito de "orientação a agregados" e
sua importância.
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- AdministraçãoOtimização e Performance de Banco de DadosDesempenho e Escalabilidade
- Modelagem de Dados
- NoSQL
NoSQL é um termo que se refere a um grupo de sistemas de
gerenciamento de banco de dados que não utilizam o modelo
tradicional de tabelas relacionais e SQL (Structured Query
Language). O objetivo dos bancos de dados NoSQL é proporcionar
maior flexibilidade, escalabilidade e desempenho para certos tipos
de aplicativos e cargas de trabalho que são desafiadores para
bancos de dados relacionais tradicionais.
Dos tipos de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados NoSQL elencados a seguir, o mais adequado para armazenar e consultar dados que possuem relações hierárquicas e estruturadas em forma de documentos complexos é o Banco de Dados
Dos tipos de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados NoSQL elencados a seguir, o mais adequado para armazenar e consultar dados que possuem relações hierárquicas e estruturadas em forma de documentos complexos é o Banco de Dados
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Power BI é uma ferramenta de análise de dados e visualização
desenvolvida pela Microsoft. Ela permite que empresas e usuários
individuais criem relatórios interativos e dashboards dinâmicos
para análise e visualização de dados.
No Power BI, a opção mais adequada para criar uma medida que calcula a soma de vendas acumulada ao longo do tempo, respeitando o contexto de filtro aplicado na visualização é
No Power BI, a opção mais adequada para criar uma medida que calcula a soma de vendas acumulada ao longo do tempo, respeitando o contexto de filtro aplicado na visualização é
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Data Mining é o processo de explorar grandes conjuntos de dados
para identificar padrões, tendências e informações valiosas que
não são imediatamente evidentes. Utiliza técnicas de estatística,
aprendizado de máquina e análise de dados para extrair
conhecimento útil a partir de dados brutos. No contexto de Data
Mining, a seguinte técnica é mais adequada para descobrir
padrões ocultos em grandes conjuntos de dados categóricos sem
a necessidade de rótulos de classe:
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Data Warehouse (Armazém de Dados) é uma solução de
armazenamento de dados projetada para consolidar e gerenciar
grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes de
forma eficiente e estruturada. É uma ferramenta crucial para
análise de dados, relatórios e tomada de decisões empresariais.
No contexto de um Data Warehouse, uma característica essencial
para garantir a consistência dos dados ao longo do tempo,
permitindo a realização de análises históricas, é
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Controle de versão de código-fonte usando Git é uma prática
fundamental no desenvolvimento de software que permite
rastrear e gerenciar alterações no código ao longo do tempo. O Git
é um sistema de controle de versão distribuído que facilita o
gerenciamento de código-fonte, colaboração entre equipes e
manutenção do histórico do projeto.
Uma boa prática para o controle de versão de código-fonte usando Git é
Uma boa prática para o controle de versão de código-fonte usando Git é
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