O aprendizado de máquina (machine learning) é frequentemente categorizado em diferentes paradigmas, dependendo da natureza dos dados disponíveis e do problema a ser resolvido. Dois dos tipos mais comuns são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.
A principal diferença conceitual entre essas duas abordagens reside no fato de que, no aprendizado supervisionado:

Um time está iniciando a migração de dados de um sistema transacional (OLTP) legado para um novo Data Warehouse (DW) corporativo. O sistema legado possui um modelo de dados altamente normalizado, atendendo à Terceira Forma Normal (3FN), o que garante a integridade das transações diárias. No entanto, para o novo ambiente analítico, cujo foco é a geração de relatórios gerenciais e painéis de BI (Business Intelligence) com alto volume de leitura, o arquiteto decidiu aplicar técnicas de desnormalização intencional em algumas tabelas, consolidando dados de produtos e categorias em uma única estrutura dimensional.
Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.
Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

Uma corporação multinacional do setor de varejo está unificando suas plataformas de dados. O cenário atual apresenta dois desafios distintos, indicados a seguir.
• Transacional e BI: o sistema de vendas gera registros financeiros que exigem consistência estrita (ACID). A equipe de analistas de negócios consome esses dados via painéis de BI que demandam baixa latência em consultas complexas com múltiplas junções (joins).
• Big Data e IA: o sistema de e-commerce gera petabytes de logs de navegação (clickstream) e dados de sensores IoT das lojas físicas (dados semiestruturados). A equipe de ciência de dados precisa acessar esses dados em seu formato bruto para treinar modelos preditivos, sem a perda de informações causada por agregações prematuras.
O arquiteto de dados precisa propor uma solução única que evite a duplicação de dados entre silos (um Data Warehouse para o BI e um Data Lake para a IA) e reduza o custo de armazenamento, mantendo a governança.
Considerando os requisitos apresentados e as características das arquiteturas modernas de dados, a abordagem arquitetural e de modelagem adequada é:

Considerando as demandas típicas de um tribunal por sistemas confiáveis e previsíveis, e à luz do teorema CAP, um banco de dados distribuído que prioriza consistência e tolerância a partições (CP), sacrificando temporariamente a disponibilidade durante partições de rede, é a escolha mais adequada para um:

Um paciente inicia tratamento com um antidepressivo tricíclico. Após alguns dias, ele relata boca seca intensa, constipação e tontura ao levantar.
Esses efeitos adversos são classicamente atribuídos ao bloqueio do receptor:

O diagnóstico diferencial entre o transtorno de personalidade borderline (TPB) e o transtorno bipolar pode ser desafiador.
Uma característica considerada mais específica do TPB, que auxilia nessa diferenciação, é:

A síndrome de burnout é um fenômeno ocupacional reconhecido. De acordo com a CID-11, ela é caracterizada como um(a):

A avaliação de capacidade civil é uma demanda comum na psiquiatria forense. Um senhor de 85 anos, com diagnóstico de doença de Alzheimer (DA) moderada, deseja alterar seu testamento.
A conduta médica mais adequada, frente a esse pedido, é:

Mulher de 61 anos foi encaminhada ao serviço de psiquiatria por alterações de comportamento com meses de evolução, caracterizadas por um interesse particular e exagerado em relação a assuntos religiosos e inclinação a refletir sobre tópicos mais restritos, nomeadamente sobre o destino, iniciando a crença de que estaria predestinada a ser santa. Em termos de antecedentes pessoais, é relevante o fato de a paciente relatar que nasceu “roxa... pensavam que eu estava morta”. Não usa qualquer medicação e nega o consumo de álcool ou outras drogas. À data da observação psiquiátrica, a paciente apresentava-se vigil, orientada no tempo e no espaço e respondia calma e organizadamente às questões colocadas. Apresentava também distorção da memória, descrevendo a sensação de já ter experienciado no passado vários acontecimentos do quotidiano recente (conversas com o filho, ações individuais), fenômeno compatível com déjà vu.
A conduta terapêutica apropriada para o caso descrito é: