No que se refere aos processos de ETL (extract, transform, load) e a técnicas de pré-processamento de dados para classificação e visualização de dados, julgue o próximo item.

Em um gráfico de dispersão, se os valores do eixo vertical diminuírem à medida que os valores do eixo horizontal aumentarem, a direção será considerada positiva.

No que se refere aos processos de ETL (extract, transform, load) e a técnicas de pré-processamento de dados para classificação e visualização de dados, julgue o próximo item.

Em ETL, a transformação de uma linha que contém colunas com múltiplas ocorrências em uma linha para cada instância dos dados com múltiplas ocorrências é um exemplo de normalização de dados da etapa transform.

Acerca de inteligência artificial, técnicas de prompts, transformação e análise de dados, julgue o item seguinte.

O objetivo da utilização de modelos supervisionados é o atendimento de tarefas como clusterização, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.

Acerca de inteligência artificial, técnicas de prompts, transformação e análise de dados, julgue o item seguinte.

No zero-shot prompting, é fornecido ao modelo apenas a instrução inicial, sem exemplos adicionais, a fim de se explorar a capacidade do modelo de fazer generalizações a partir do conhecimento obtido no treinamento.

Acerca de inteligência artificial, técnicas de prompts, transformação e análise de dados, julgue o item seguinte.

No processo de discretização de dados, valores contínuos são convertidos em intervalos ou categorias predefinidas, como o agrupamento de idades em faixas etárias.

Acerca de inteligência artificial, técnicas de prompts, transformação e análise de dados, julgue o item seguinte.

Em se tratando de análises de tendências e projeções, desconsideram-se atributos como sazonalidade, autocorrelação e granularidade temporal quando utilizados modelos estatísticos consolidados.

No que se refere a inteligência artificial, ética e responsabilidade digital no serviço público, ciência de dados e governança da informação, julgue o item a seguir.

Em um modelo de classificação aplicado à detecção de fraudes, ainda que as classes sejam desbalanceadas, a acurácia obtida no conjunto de teste constitui métrica adequada de avaliação do desempenho do modelo, ao refletir a proporção global de previsões corretas em relação ao total de registros avaliados.

No que se refere a inteligência artificial, ética e responsabilidade digital no serviço público, ciência de dados e governança da informação, julgue o item a seguir.

Aplicações de ciência de dados empregam métodos estatísticos e de aprendizado de máquina para extração de padrões, construção de modelos preditivos e suporte analítico a decisões, em tarefas como classificação, detecção de anomalias e análise de grandes volumes de dados.

No que se refere a inteligência artificial, ética e responsabilidade digital no serviço público, ciência de dados e governança da informação, julgue o item a seguir.

O foundation model de inteligência artificial fundamenta-se na representação explícita do conhecimento por meio de regras formais previamente definidas, sendo o desempenho dos modelos associado, por definição, à completude e à consistência dessas regras.

Considere, hipoteticamente, que o SAAE de Indaiatuba implantou uma solução de BI para acompanhar indicadores como consumo médio por região, inadimplência, perdas na distribuição de água e eficiência operacional. Para isso, foi planejada a criação de Datamarts alimentados periodicamente a partir dos sistemas transacionais existentes. Sobre os conceitos de Datamarts e processos ETL, no contexto de soluções de BI, assinale a afirmativa correta.