A governança de dados é um conjunto de práticas, processos e
políticas que garantem a disponibilidade, integridade, segurança e
usabilidade dos dados dentro de uma organização. Ela envolve a
criação de regras e a definição de responsabilidades para a gestão
dos dados ao longo de seu ciclo de vida. Diferentes tipos de
governança de dados podem ser implementados, dependendo dos
objetivos da organização e dos requisitos regulatórios.
No contexto de Governança de Dados, no modelo de governança
de dados colegiado
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da
inteligência artificial focada em permitir que máquinas
compreendam, interpretem, gerem e respondam à linguagem
humana de maneira natural e significativa. O objetivo do PLN é
fazer com que sistemas computacionais realizem tarefas que
envolvem a linguagem humana, como leitura, escrita e
interpretação de forma semelhante à forma como os humanos
processam o idioma.
Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), a tokenização
A Inteligência Artificial (IA) tem sido um campo de pesquisa e
inovação que evoluiu bastante ao longo das décadas, e geralmente
é dividida em IA fraca e IA forte, conceitos que se referem ao nível
de “inteligência” que a IA consegue simular ou alcançar.
Em relação ao conceito de Inteligência Artificial (IA), assinale a
afirmativa que descreve corretamente a diferença entre IA forte e
IA fraca.
A divisão dos dados por ocasião das tarefas de aprendizado de
máquina deve ser feita com todo critério técnico para evitar
problemas nos modelos gerados.
No contexto dessa divisão dos dados, assinale a afirmativa correta
acerca do processo de overfitting em aprendizado de máquina.
Os dados dentro do sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) podem estar organizados de três formas: estruturados, não estruturados ou semiestruturados. Assinale a alternativa que apresenta qual elemento podemos encontrar em uma estrutura de dados não estruturados.
Julgue o item a seguir, a respeito de técnicas de ingestão de dados, análise de dados e Big Data.
Na abordagem ETL, os dados são carregados no mesmo
estado em que foram extraídos e são transformados no
estágio posterior ao carregamento.