Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.
O algoritmo de aprendizagem supervisionada random forest
é baseado na criação de múltiplas árvores de decisão; cada
árvore é construída a partir de uma amostra aleatória com
reposição dos dados de treinamento.
Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.
A gestão de dados envolve atividades relacionadas à coleta,
ao armazenamento, à manutenção e ao uso de dados, para
garantir que as informações estejam disponíveis e sejam
precisas e seguras.
O avanço da inteligência artificial (IA) tem provocado transformações significativas no campo da
cibersegurança, tanto no desenvolvimento de soluções defensivas quanto na sofisticação das ameaças. Com
base nesse contexto, analise as afirmativas a seguir:
I. Técnicas de IA têm sido utilizadas para detectar padrões anômalos em redes e identificar ataques
cibernéticos com maior precisão e em tempo real.
II. Cibercriminosos têm explorado a IA para automatizar ataques, criar malwares adaptativos e gerar
conteúdos falsos mais convincentes, como deepfakes e e-mails de phishing.
III. A utilização de IA na cibersegurança eliminou completamente a necessidade de profissionais humanos
na detecção e resposta a incidentes.
Para verificar ocorrências importantes em documentos processuais de munícipes, tais como possíveis informações com petições
e arrazoados incoerentes nos processos, a equipe de Analistas de uma Prefeitura aplicou a técnica de text mining utilizando,
adequadamente, os métodos de
Com respeito à renegociação de valores do IPTU ocorrida na esfera municipal de uma grande cidade, a técnica de machine
learning mais adequada para detectar uma possível fraude aplicada por cidadãos é:
Suponha que a Prefeitura de São Paulo deseje implementar um sistema de análise de dados para prever demandas de transporte público e identificar padrões de deslocamento em diferentes horários e regiões. Os dados disponíveis incluem registros históricos de viagens, horários de pico, informações demográficas e localizações geográficas. Para prever o aumento na demanda
em horários específicos e identificar agrupamentos de regiões com padrões semelhantes de uso, deve-se