No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue os próximos itens.

Um modelo probabilístico é uma técnica não supervisionada que agrupa pontos de dados com base na probabilidade de eles pertencerem a uma distribuição, sendo o modelo de mistura gaussiana (GMM) um dos métodos mais comuns.

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue os próximos itens.

RAG (retrieval augmented generation) é o processo de recuperar informações contextuais relevantes de uma fonte de dados e integrá-las ao prompt do usuário em um modelo de linguagem, melhorando-se a qualidade da resposta gerada.

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Na regressão linear múltipla, a previsão do modelo é um valor entre 0 e 1, tal que 0 indica um evento improvável de acontecer e 1 indica a probabilidade máxima de que esse evento aconteça.

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Stemming é uma técnica que reduz palavras flexionadas ao seu radical, permitindo que as variações de uma palavra sejam tratadas como um mesmo termo, o que melhora o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.

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As redes neurais do tipo feedforward, por padrão, processam os dados continuamente, utilizando encaminhamentos de feedbacks corretivos para aprimorar sua análise preditiva.

Em relação à ciência de dados, julgue os itens que se seguem.

Durante o processo de ETL (extract, transform, load), a etapa de transformação é responsável por mover os dados extraídos para o sistema de destino, onde serão armazenados para análise.

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Um data warehouse é projetado para suportar operações transacionais diárias, como inserções, atualizações e exclusões frequentes de dados, similarmente a um banco de dados operacional.

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O termo Big Data se refere apenas ao grande volume de dados que uma organização coleta, enquanto analytics é o processo de analisar esses dados para obter insights.

Em relação à ciência de dados, julgue os itens que se seguem.

O OLAP (online analytical processing) permite a realização de consultas analíticas complexas em grandes volumes de dados, organizados em estruturas multidimensionais, sem impactar negativamente o desempenho dos sistemas transacionais.

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Data mining é o processo de descobrir padrões e informações valiosas em grandes conjuntos de dados, a partir da utilização de técnicas estatísticas, de aprendizado de máquina e de inteligência artificial.