O algoritmo KNN (K-nearest neighbors ou k-vizinhos mais próximos) se insere na categoria de

Sobre aprendizado profundo (Deep Learning), é correto afirmar que

Certo grupo de pesquisadores utilizou a regressão logística para construir um classificador binário que estima se uma observação pertence a certo grupo de interesse. Este classificador é baseado em uma única variável explicativa \(x\)

Suponha que a função obtida, após o treinamento, é \( p(x)={\large{1 \over 1+e^x}} \) (com \( p(x)=1 \) indicando que a observação pertence ao grupo de interesse). Uma nova observação tem variável \( x \approx ln \) (3).

Esta nova observação deve ser classificada pelo classificador como

Assinale a opção que apresenta o Princípio de Gestalt de Percepção Visual, explorado pelo processo de storytelling, e que visa entender como as pessoas percebem que objetos que têm cor, forma, tamanho ou orientação semelhantes são percebidos como relacionados ou pertencentes a um mesmo grupo.

Uma regra de associação utilizada em mineração de dados é uma expressão de implicação no formato X → Y, onde X e Y são conjuntos disjuntos de itens, onde X !$ ∩ !$ Y = !$ \varnothing !$. A força de uma regra de associação pode ser medida em termos do seu suporte (sup) e confiança (conf).

Assinale a opção que apresenta a definição formal da métrica confiança.

Assinale a opção que apresenta os tipos de métricas presentes nas tabelas Fato utilizadas em modelos multidimensionais.

Assinale a opção que apresenta os principais componentes da arquitetura de um sistema de BI.

Com relação ao teorema CAP e suas propriedades aplicadas ao contexto de bancos de dados NoSQL na Web, analise as afirmativas a seguir.

I. Consistência é a garantia de o sistema devolverá a resposta correta a cada requisição de dados que atender, ou seja, os dados devolvidos serão os mais atualizados que estejam disponíveis.

II. Atomicidade é a garantia de que toda requisição recebida pelo sistema em um nó não falho, será respondida o mais isoladamente possível.

III. Performance é a garantia de que o sistema continue operante mesmo no caso da ocorrência de uma falha que isole os nós em grupos, e que os nós não consigam se comunicar com os demais do grupo.

Está correto o que se afirma em

A figura a seguir exibe duas relações R e S.

Sobre essas relações foi aplicada a operação R ÷ S da álgebra relacional.

Assinale a opção que apresenta a relação T resultante.

Com relação às arquiteturas de big data, analise as afirmativas a seguir.

1. As arquiteturas de big data suportam um ou mais tipos de carga de trabalho, por exemplo, processamento em lote de fontes de big data em repouso; processamento em tempo real de big data em movimento; exploração interativa de big data e análise preditiva e aprendizado de máquina.
2. A arquitetura kappa aborda o problema da baixa latência criando dois caminhos para o fluxo de dados. Todos os dados que entram no sistema passam por dois caminhos: a camada de lote (caminho frio) que armazena os dados de entrada em sua forma bruta e executa o processamento os dados em lote, e a camada de velocidade (hot path) que analisa os dados em tempo real. Essa camada é projetada para ter baixa latência, em detrimento da precisão.
3. A arquitetura lambda, posterior à kappa, foi proposta para ser uma alternativa para mitigar os problemas da baixa latência. Lambda tem os mesmos objetivos da kappa, mas com uma distinção importante: todos os dados fluem por um único caminho, usando um sistema de processamento de fluxo de dados. Semelhante à camada de velocidade da arquitetura lambda, todo o processamento de eventos é realizado através de um fluxo único de entrada.

Está correto o que se afirma em