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A respeito de ontologia, julgue o próximo item.
A representação formal de ontologias é utilizada para que estas sejam consumidas por computadores, enquanto a representação gráfica é utilizada para compreensão humana.
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Julgue o item a seguir que tratam de extração e representação de conhecimento.
As ferramentas de tratamento de dados oferecem recursos que contemplam tanto a limpeza e padronização de dados, com funcionalidades que incluem correções de erros e remoção de duplicatas, quanto a transformação de dados, com funcionalidades que incluem filtragem de dados, junções de tabelas, agregações e cálculos.
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Julgue o item a seguir que tratam de extração e representação de conhecimento.
Em mineração de dados, interpretação e explanação consiste em filtrar o conjunto de dados por meio de mecanismo que varia de acordo com a técnica de mineração utilizada.
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Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.
As redes neurais permitem construir modelos que sejam padronizados de acordo com o funcionamento do cérebro humano.
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Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.
Random forests fornecem pontuações de distância euclidiana entre os recursos que podem ser usadas para compreender a importância relativa de cada recurso na previsão.
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Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.
O objetivo das regras de associação é encontrar todos os conjuntos de itens que possuem confiança mínima com máximo de dados observados.
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A tarefa do agrupamento consiste em segmentar uma base de dados não rotulada em grupos que tenham algum significado ou utilidade prática.
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Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
No processo de análise, as atividades de limpeza, filtragem e estruturação dos dados estão concentradas na etapa de compreensão dos dados.
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Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
A normalização de um conjunto de dados tem como objetivo representar todos os valores desse conjunto em uma escala de 0 a 1.
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Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
Em um processo de análise de dados, os shadow systems não representam dados consolidados, por isso devem ser excluídos de todas as fases do projeto.
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