Acerca do desenvolvimento de pipelines e do processamento distribuído para aprendizado de máquina, julgue o seguinte item.

A gestão eficiente de recursos como CPU e memória não é uma consideração crítica em pipelines de aprendizado de máquina, pois os recursos podem ser alocados dinamicamente, conforme necessário.

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Um dos propósitos da ferramenta Docker, no contexto de desenvolvimento de pipelines para aprendizado de máquina, é facilitar a criação e distribuição de ambientes isolados, proporcionando uma melhoria na segurança do ambiente de desenvolvimento.

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MLflow é uma ferramenta exclusiva para uma única tarefa, como treinamento ou implantação de modelos, proporcionando funcionalidades para experimentação, rastreamento de parâmetros e métricas, reprodução de modelos, empacotamento e implantação.

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Apache Spark é frequentemente usado para escalabilidade em ambientes de aprendizado de máquina.

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Kubeflow é um serviço de nuvem autônomo para gerenciamento e processamento de grandes volumes de dados.

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O PyTorch permite que os desenvolvedores definam seus modelos de maneira dinâmica, o que pode ser vantajoso em cenários nos quais a estrutura do modelo tem de ser modificada.

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Spacy é uma biblioteca Python eficiente e rápida para processamento de linguagem natural, mas não oferece recursos como análise morfológica, entidades nomeadas em texto e integração com modelos de aprendizado de máquina pré-treinados.

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A biblioteca Scikit-learn do Python inclui métricas de avaliação padrão, métodos para validação cruzada, busca de hiperparâmetros e outras ferramentas para avaliação do desempenho de modelos de classificação.

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Bibliotecas como TensorFlow e PyTorch são exclusivas para algoritmos de aprendizado profundo e não são adequadas para tarefas de aprendizado de máquina tradicionais.

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Pandas e NumPy são bibliotecas que oferecem uma base sólida para a realização de tarefas de análise de dados, desde a importação de dados até a visualização de resultados.