A linguagem de programação R é uma linguagem especializada em análise estatística e manipulação de dados, muito popular em áreas como ciência de dados, estatísticas, biotecnologia, econometria e inteligência artificial. Desenvolvida por Ross Ihaka e Robert Gentleman na década de 1990, R foi projetada para fornecer um ambiente de desenvolvimento para análise de dados, com um foco particular em estatísticas e gráficos.
Em R, o operador %in%

Uma arquitetura de Big Data refere-se ao design e à estrutura dos sistemas e tecnologias usadas para coletar, armazenar, processar, analisar e visualizar grandes volumes de dados, frequentemente com grande velocidade e variedade. As arquiteturas de Big Data podem ser projetadas de maneiras diferentes, dependendo das necessidades específicas de processamento e análise.
Em uma arquitetura de Big Data, a camada de processamento

A governança de dados é um conjunto de práticas, processos e políticas que garantem a disponibilidade, integridade, segurança e usabilidade dos dados dentro de uma organização. Ela envolve a criação de regras e a definição de responsabilidades para a gestão dos dados ao longo de seu ciclo de vida. Diferentes tipos de governança de dados podem ser implementados, dependendo dos objetivos da organização e dos requisitos regulatórios.
No contexto de Governança de Dados, no modelo de governança de dados colegiado

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial focada em permitir que máquinas compreendam, interpretem, gerem e respondam à linguagem humana de maneira natural e significativa. O objetivo do PLN é fazer com que sistemas computacionais realizem tarefas que envolvem a linguagem humana, como leitura, escrita e interpretação de forma semelhante à forma como os humanos processam o idioma.
Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), a tokenização

A Inteligência Artificial (IA) tem sido um campo de pesquisa e inovação que evoluiu bastante ao longo das décadas, e geralmente é dividida em IA fraca e IA forte, conceitos que se referem ao nível de “inteligência” que a IA consegue simular ou alcançar.
Em relação ao conceito de Inteligência Artificial (IA), assinale a afirmativa que descreve corretamente a diferença entre IA forte e IA fraca.

A divisão dos dados por ocasião das tarefas de aprendizado de máquina deve ser feita com todo critério técnico para evitar problemas nos modelos gerados.
No contexto dessa divisão dos dados, assinale a afirmativa correta acerca do processo de overfitting em aprendizado de máquina.

Sobre os conceitos de aprendizado de máquina, marque a opção correta.