Em um projeto de desenvolvimento de um sistema de visão computacional para identificar e classificar diferentes tipos de objetos em imagens de tráfego urbano, uma equipe de engenheiros optou por utilizar uma rede neural. Para garantir eficiência computacional e uma eficaz propagação do gradiente durante o treinamento do modelo, cada nó da rede foi implementado utilizando a função de ativação ReLU.

A propriedade principal da função ReLU é

Ao analisar a base de dados, João notou que havia imagens anotadas com a classe esperada (target preenchido) e também algumas imagens que possuíam o campo de classe esperada vazio. Primeiramente, ele considerou descartar as imagens que não possuíam a classe esperada preenchida, mas, após breve reflexão e muitas pesquisas, decidiu adotar a seguinte estratégia: utilizar as imagens que possuíam a classe esperada para treinar um modelo inicial de classificação. Esse modelo seria usado para predizer as classes das imagens com tal campo vazio. A partir desse ponto, todas as imagens teriam uma classe associada e, assim, todas poderiam ser utilizadas para treinar o modelo final. Essa abordagem é conhecida como aprendizado

No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.

Nas técnicas de classificação e clusterização de dados, as classes, ou categorias, devem existir previamente à sua aplicação.

No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.

Um dos Vs de Big Data corresponde a velocidade, à qual é aplicada a característica ACID, que garante, entre outras coisas, a atomicidade das transações no banco de dados.

No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.

No CRISP-DM, os modelos de dados são definidos na etapa de preparação de dados, com a utilização de técnicas de machine learning.

No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.

Em Big Data, um pipeline de dados visa refinar e limpar os dados brutos, facilitando a utilização desses dados pelos usuários finais.

Julgue o item a seguir, a respeito de RPA (robotic process automation).

RPA é o processo pelo qual um bot usa uma combinação de automação, visão computacional e aprendizado de máquina para automatizar tarefas repetitivas e de alto volume, baseadas em regras e acionadas por gatilhos.

Julgue o item a seguir, a respeito de RPA (robotic process automation).

O objetivo da implementação de RPA nos chatbots é reduzir cada vez mais a intervenção humana, o que pode garantir agilidade e comodidade ao consumidor na hora de esclarecer suas dúvidas.

Em relação a banco de dados, julgue o próximo item.

De forma geral, ETL é normalmente usado para dados totalmente estruturados, enquanto ELT atende bem principalmente dados semiestruturados e(ou) não estruturados.

Associe adequadamente os itens referentes a bancos de dados às suas respectivas características.
1. Data Warehouse.
2. Data Mining.
3. OLAP.
4. ETL.
( ) Abordagem para integrar, limpar e transformar dados para uso em análises e relatórios.
( ) Técnica de armazenamento de dados em formato multidimensional para análise rápida e flexível.
( ) Processo de extração, transformação e carga de dados de várias fontes para um local centralizado para análise.
( ) Método de explorar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e tendências.
A sequência está correta em