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Leia com atenção o texto de Albert Camus: “Não há vida sem diálogo. E, na maior parte do mundo, o diálogo está sendo substituído pela polêmica. O século XX é o século da polêmica e do insulto. Ela se trava entre as nações e os indivíduos e ocupa o espaço que era anteriormente ocupado pelo diálogo de reflexão. Milhares de vozes, dia e noite, praticando cada uma de seu lado um monólogo tumultuado, derramam sobre as pessoas uma torrente de palavras mistificadoras, ataques, defesas, exaltações...[...] Não há vida sem persuasão. E a história moderna não conhece nada além da intimidação”.
O texto abaixo que exemplifica o caso da intimidação do leitor é:
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“Frequentemente ouve-se dizer que a causa principal da distância dos jovens em relação à leitura é a televisão. Não vamos insistir aqui sobre os problemas que esse aparelho apresenta para a leitura e o estudo, mas desejo acrescentar duas reflexões: primeiro, que já Rousseau, no século XVIII, qualificava a leitura como ‘o castigo da juventude’, o que indica que, mesmo quando não havia televisão, ler também podia ser uma atividade pouco atrativa para muitos jovens. Em segundo lugar, que, apesar do que sempre se diz sobre a pouca leitura, nunca se leu tanto quanto agora e, às vezes, a televisão, ainda que pareça mentira, usada racionalmente, pode ajudar a ler. Assim, é frequente que as séries televisivas de mais audiência façam disparar a venda dos livros nos que se baseiam, como ocorreu com a série ‘Senhor dos Anéis’. Pode ser que esse cinema doméstico não ajude a promover a leitura, já que é mais passivo que o livro, exige menos esforço mental, é mais atrativo para os pequenos, mas em nenhum caso é a principal razão de que hoje em dia não se leia”.
Observe o seguinte texto de Pascal, que discute a distinção entre demonstrar e agradar: “Ninguém ignora que há dois caminhos por onde as opiniões são recebidas na alma, que são o entendimento e a vontade. O mais natural é o do entendimento, porque não deveríamos aceitar jamais a não ser as verdades demonstradas; mas o mais comum, embora contra a natureza, é o caminho da vontade porque todos os homens são levados sempre a crer não pela prova, mas pelo prazer. Esse caminho é baixo, indigno e estranho: assim todos o desaprovam”.
O segmento abaixo que se utiliza dos dois caminhos referidos por Pascal a fim de convencer o leitor é:
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“Frequentemente ouve-se dizer que a causa principal da distância dos jovens em relação à leitura é a televisão. Não vamos insistir aqui sobre os problemas que esse aparelho apresenta para a leitura e o estudo, mas desejo acrescentar duas reflexões: primeiro, que já Rousseau, no século XVIII, qualificava a leitura como ‘o castigo da juventude’, o que indica que, mesmo quando não havia televisão, ler também podia ser uma atividade pouco atrativa para muitos jovens. Em segundo lugar, que, apesar do que sempre se diz sobre a pouca leitura, nunca se leu tanto quanto agora e, às vezes, a televisão, ainda que pareça mentira, usada racionalmente, pode ajudar a ler. Assim, é frequente que as séries televisivas de mais audiência façam disparar a venda dos livros nos que se baseiam, como ocorreu com a série ‘Senhor dos Anéis’. Pode ser que esse cinema doméstico não ajude a promover a leitura, já que é mais passivo que o livro, exige menos esforço mental, é mais atrativo para os pequenos, mas em nenhum caso é a principal razão de que hoje em dia não se leia”.
Para defender sua ideia, o autor do texto apela para uma série de recursos argumentativos; a opção em que o recurso indicado está exemplificado adequadamente é:
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Dois colegas de um time de ciência de dados discutem o novo projeto do time: avaliar um grupo de unidades de negócio e tentar, através de algumas características compartilhadas, separá-las em grupos. O objetivo é migrar de um cenário em que são elaborados contratos individuais para um cenário em que possam ser elaborados contratos por grupo.
Alice acha que deve ser usado um método supervisionado. Ela escolhe o K-means Clustering e propõe ajustar os hiperparâmetros C e sigma para alcançar um resultado adequado.
Bob prefere métodos não supervisionados, já que a base de dados não possui rótulos, e está em dúvida entre utilizar Naive Bayes (em razão de a base de dados ser pequena) ou Decision Trees (por talvez ser necessário ter um modelo explicável).
Analisando as posições de Alice e Bob sobre esse projeto, pode-se afirmar que:
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Considere uma matriz de confusão de um modelo de classificação binária de relatórios financeiros. O modelo classifica os relatórios em fraudulentos ou não fraudulentos.
Se essa matriz apresenta 200 verdadeiros positivos, 100 verdadeiros negativos, 40 erros do “tipo 1” e 20 erros do “tipo 2”, podem-se calcular as métricas de desempenho aproximadas como:
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Uma organização deseja implementar um pipeline de dados e está avaliando a opção mais adequada para o seu contexto de operação. Em torno de 40% dos dados consumidos pela organização se encontram em planilhas eletrônicas que contêm dados sensíveis, produzidas semanalmente por suas unidades de negócio. Os outros 60% dos dados se encontram em alguns bancos de dados relacionais de sistemas de produção da organização. O tamanho da base é de moderado a pequeno, mas existe a necessidade de conformidade com normas de privacidade e confidencialidade dos dados. O objetivo do pipeline é fornecer insumos para um departamento que realiza análises de dados com métodos não supervisionados de aprendizagem de máquina para elaborar relatórios periódicos mensais. A organização está avaliando a construção de um Armazém de Dados (ETL) ou de um Lago de Dados (ELT).
A proposta de modelo adequada e corretamente justificada é:
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Um time de ciência de dados utilizou um modelo linear para resolver uma tarefa de análise de dados financeiros provenientes de diferentes unidades de uma organização. Um membro do time, que não participou da modelagem, testa o modelo e verifica que ele apresenta um péssimo resultado.
Preocupado, ele busca os resultados apresentados no treino e pode concluir que ocorreu:
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Analise o código Python a seguir.
x = lambda a, b: a + [a[-1] + a[-2] + b]
y=[-1,0]
for i in range(7):
y = x(y, i)
print (y)
O resultado produzido pela execução desse código na IDLE Shell 3.9.9 é:
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Considere as sentenças a seguir.
A = “Eu gostei do livro, apesar do livro ser longo”;
B = “Esse livro é muito legal”;
C = “Eu não gostei do livro, não gosto muito desse autor”.
Vamos considerar a seguinte classificação sobre o sentido das sentenças acima:
A – positiva;
A – positiva;
B – negativa.
Para calcular as probabilidades de uma sentença ser positiva e de uma determinada palavra aparecer na sentença, dado que a sentença é positiva, em Aprendizado de Máquinas, pode-se usar o Naive Bayes.
Com a utilização dessa técnica, e com base nos dados das três sentenças acima, os valores das estimativas de máxima verossimilhança de P(positiva) e P(livro|positiva) são, respectivamente:
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Como parte de um esforço para melhorar a produtividade, uma empresa vem medindo o tempo gasto em cada tarefa do seu principal processo produtivo. Uma das tarefas, que envolve carregar material em uma máquina, ocorre uma vez por dia e teve os seguintes tempos medidos na semana anterior, em minutos:
|
Seg |
Ter | Qua | Qui | Sex |
| 80 | 76 | 85 | 68 | 56 |
Considerando um modelo de regressão linear ajustado para perda mínima, usando as medições da semana anterior, o valor residual com relação ao modelo, para o tempo de 70 minutos medido na quinta-feira da semana atual é, em minutos:
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