No que se refere a modelagem estatística de dados, julgue os itens subsecutivos.

O método ARIMA refere-se aos modelos de séries temporais, que fazem a previsão de valores futuros com base na autocorreção e na sazonalidade.

No contexto de MLOps, o termo Model Drift refere-se a mudanças que afetam o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina ao longo do tempo. Qual das opções abaixo descreve corretamente um exemplo ou causa de Model Drift?

No processamento de linguagem natural (NLP), qual técnica é utilizada para reduzir palavras à sua raiz ou forma base, removendo afixos como sufixos e prefixos e podendo obter uma palavra inexistente?

Em um sistema de Geração Aumentada via Recuperação (RAG, do inglês Retrieval-Augmented Generation), os embeddings vetoriais desempenham um papel crucial no processo de recuperação de informações. Qual das opções abaixo descreve melhor sua finalidade e funcionalidade?

Como o algoritmo Byte Pair Encoding (BPE) impacta o processo de aprendizagem de Large Language Models (LLMs), e qual é a principal vantagem de sua aplicação?

LangChain é uma biblioteca projetada para simplificar o desenvolvimento de aplicações baseadas em linguagem natural, aproveitando modelos de linguagem como o GPT. No LangChain, qual é a principal função dos "chains"?

A construção de dashboards eficazes é essencial para transformar dados em insights visuais, permitindo decisões mais rápidas e informadas. Para a criação de um dashboard interativo para visualizar dados de forma simples e rápida, sem a necessidade de escrever código em front-end ou configurar servidores complexos. Qual das alternativas abaixo é a melhor ferramenta para essa tarefa?

Funções de ativação exercem um papel fundamental em redes neurais, habilitando os modelos a capturarem padrões complexos não lineares dos dados. Entretanto, especificamente em redes neurais profundas essas funções podem implicar em um problema conhecido chamado gradient vanishing (desvanecimento do gradiente). Afim de evitar esse problema, assinale a função de ativação que mitiga o gradiente vanishing.

Aprendizado de máquina é um objeto da inteligência artificial que desenvolve técnicas capazes de reconhecer padrões a partir de dados. Algumas abordagens se destacam, como o aprendizado supervisionado e o não supervisionado, bem como o aprendizado por reforço. Com base nessas três abordagens, assinale a alternativa que contenha algoritmos de aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço, respectivamente.

No modelo multidimensional, os dados são organizados em diversas dimensões, cada uma estruturada em múltiplos níveis de abstração definidos por hierarquias de conceitos. Operações OLAP podem ser aplicadas para diferentes finalidades, como realizar uma agregação que reduz a dimensionalidade ou explorar dados com maior nível de detalhe, introduzindo novas dimensões. Com base nas operações descritas, assinale a alternativa que identifica corretamente os nomes dessas operações, respectivamente.