Julgue os próximos itens, relativos a Naive Bayes e random forest.

Random forest é um algoritmo de classificação que permite a realização de mineração dos dados por meio da criação de estruturas de aprendizagem a partir de uma base de dados na qual se utiliza uma única árvore de decisão para a classificação dos dados.

Julgue os próximos itens, relativos a Naive Bayes e random forest.

Naive Bayes é um algoritmo de classificação baseado na aprendizagem por reforço, em que um agente realiza uma ação e recebe uma recompensa de acordo com o resultado dessa ação por meio da implementação do teorema de Bayes, com o objetivo de encontrar a probabilidade a posteriori.

Julgue os próximos itens, relativos a Naive Bayes e random forest.

Tamanho do nó, número de árvores e número de recursos amostrados, ou número de preditores amostrados, são parâmetros de algoritmos random forest.

No que se refere à governança de dados, julgue os próximos itens.

Um dado de referência, como, por exemplo, os dados dos clientes, é uma informação crucial para a operação do negócio.

No que se refere à governança de dados, julgue os próximos itens.

De acordo com a LGPD, dados pessoais relacionados a convicção religiosa são considerados sensíveis e só podem ser tratados com o consentimento específico e destacado do titular ou de seu representante legal.

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue os seguintes itens.

No contexto de um layout de relatório, o equilíbrio assimétrico consiste na distribuição do peso uniforme dos objetos em ambas as metades da página, independentemente do tamanho dos objetos.

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue os seguintes itens.

A aplicação de hierarquias de atributo em modelos analíticos é uma prática eficiente, que permite a organização de valores pré-agregados em cada nível e otimiza a análise de dados.

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue os seguintes itens.

A definição de seções implícitas pode ser realizada pela utilização de formas coloridas e pela sobreposição de elementos visuais alinhados, o que confere uma clara distinção entre diferentes áreas do layout dos dashboards.

O agente de tratamento deve demonstrar a adoção de medidas eficazes e capazes de comprovar a observância e o cumprimento das normas de proteção de dados pessoais, bem como demonstrar a eficácia dessas medidas.

O processo de otimização de desempenho, em bases de dados, consiste em redimensionar o tamanho do modelo semântico, o que resulta em uma maior rapidez na atualização dos dados, cálculos e renderização dos elementos visuais em relatórios.