Assinale a opção correta acerca do modelo LDA (latent dirichlet allocation), amplamente utilizado para extração de tópicos em tarefas de mineração de textos.

Acerca das características de classificação, regressão, clusterização, regras de associação e detecção de anomalias, assinale a opção correta.

Em modelagem dimensional, as métricas registradas em tabelas fato podem ser classificadas conforme seu comportamento frente às operações de agregação. A respeito dessa classificação, assinale a opção correta.

Certa startup brasileira desenvolveu uma aplicação de inteligência artificial para auxiliar a justiça federal na análise inicial de recursos jurídicos de baixo valor. O sistema opera como um agente inteligente que utiliza um extenso dataset de jurisprudências passadas para calcular a probabilidade de sucesso de novos recursos, com o objetivo de otimizar a triagem processual ao maximizar a taxa de acerto nas suas previsões. Em testes, a aplicação atingiu uma impressionante taxa de precisão de 98% na previsão de resultados. No entanto, uma auditoria de compliance ético revelou que o algoritmo apresentava um viés: os recursos originários de regiões com baixo índice de desenvolvimento humano (IDH) do Nordeste brasileiro eram sistematicamente classificados com menor probabilidade de sucesso, mesmo quando apresentavam mérito legal similar a casos de regiões mais desenvolvidas. A equipe técnica defendeu o sistema, alegando que ele era racional, pois maximizava consistentemente a métrica de acerto definida.

Considerando a natureza do sistema criado nessa situação hipotética e a distinção fundamental entre racionalidade e justiça em sistemas de IA, assinale a opção que apresenta corretamente a falha ética do sistema à luz dos conceitos básicos da inteligência artificial.

O tribunal de determinado estado realizou um processo de modernização digital para otimizar o atendimento ao público. O novo sistema utiliza inteligência artificial para identificar automaticamente o tipo de solicitação recebida, encaminhar o processo ao setor adequado e responder a dúvidas frequentes de forma interativa. Para isso, a equipe de TI implantou modelos de aprendizado de máquina supervisionado, integrados a módulos de processamento de linguagem natural (PLN), que permitem que o sistema compreenda textos em linguagem humana e aprimore continuamente suas respostas. Os dados de interação são armazenados em banco de dados em nuvem, e os modelos são atualizados periodicamente para melhorar a precisão.

O sistema descrito na situação hipotética precedente aplica

Suponha que uma secretaria de fazenda pretenda empregar técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) para automatizar a análise de justificativas textuais apresentadas por contribuintes em processos administrativos fiscais, buscando identificar padrões de argumentação e indícios de inconsistências. Nesse caso, a abordagem mais adequada para capturar relações semânticas contextuais em textos extensos e gerar representações vetoriais de alta qualidade para classificação automatizada é

No contexto apresentado pelo texto CG1A12-I, uma ferramenta importante é o analytics. Em analytics, a análise preditiva é responsável por

Considerando os desafios mencionados no texto CG1A12-I, assinale a opção que apresenta o objetivo da etapa de junção do ETL em business intelligence.

A análise de dados, no contexto da análise de negócios, envolve o uso integrado de tecnologias computacionais, técnicas estatísticas e métodos de ciência administrativa para transformar dados históricos em informações úteis, apoiando decisões e recomendando ações. Dentro desse escopo, a análise preditiva busca responder “o que provavelmente acontecerá?”, recorrendo a ferramentas capazes de identificar padrões e antecipar comportamentos futuros a partir de grandes volumes de dados.

Considerando os facilitadores característicos da análise de negócios preditiva, assinale a opção que apresenta um facilitador típico dessa abordagem.

Em um sistema de Data Warehouse, a equipe de BI precisa criar um modelo dimensional para análise de vendas por produto, região e tempo.
Considerando a modelagem multidimensional, assinale a opção que apresenta corretamente a estrutura que é mais adequada para organizar os dados, de forma que permita análises OLAP eficientes com agregações em diferentes níveis de granularidade.