Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

Em bancos NoSQL orientados a documentos, é comum o uso de estruturas aninhadas, que evitam junções e melhoram a performance de leitura.

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

O DataMesh adota um modelo centralizado de governança e integração de dados, priorizando a consistência sobre a escalabilidade.

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

No DataMesh, os dados são tratados como produtos, e cada domínio é responsável por fornecer, manter e documentar seus próprios dados.

Julgue o próximo item, relativo a manipulação, tratamento e visualização de dados, ETL e ELT, e MLOps.

Na implementação de MLOps, o monitoramento de modelos em produção deve centrar-se nas métricas de desempenho técnico como a latência, sendo a detecção de viés algorítmico uma preocupação restrita à fase de desenvolvimento do modelo.

Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.

Nos modelos generativos baseados em difusão, como o stable diffusion, o processo de geração de imagens ocorre por meio da aplicação sequencial de ruído gaussiano em uma imagem inicial em branco, consoante o mesmo procedimento do treinamento, mas em escala reduzida, para otimizar o tempo de processamento.

Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.

Em redes neurais artificiais, as funções de ativação não lineares são essenciais para que o modelo possa aprender representações complexas, uma vez que múltiplas camadas de transformações lineares equivaleriam a uma única transformação linear.

Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.

No processamento de linguagem natural, os modelos baseados em arquitetura transformer superaram as RNN e LSTM principalmente pela capacidade de tais modelos processarem sequências mais longas com menor custo computacional.

Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.

As redes neurais convolucionais (CNN) são fundamentais para tarefas de visão computacional porque implementam operações de convolução que permitem a extração hierárquica de características visuais, desde bordas e texturas em camadas iniciais, até estruturas mais complexas em camadas profundas.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

Em validação cruzada k-fold, cada instância do conjunto de dados é utilizada uma única vez para teste, o que garante avaliação equilibrada.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

No algoritmo Apriori, utilizado para mineração de regras de associação, o princípio da monotonicidade estabelece que, se um itemset for frequente, então todos os seus superconjuntos também serão frequentes, o que permite uma poda eficiente do espaço de busca.