Foram encontradas 4.977 questões.
1. Anomalias não intencionais.
2. Anomalias pontuais.
3. Anomalias contextuais.
4. Anomalias coletivas.
( ) Essas anomalias, também conhecidas como valores discrepantes globais, são pontos de dados individuais que estão muito fora do restante do conjunto de dados. Um exemplo desses tipo anomalia é um saque de conta bancária que é significativamente maior do que qualquer um dos saques anteriores do usuário;
( ) Essas anomalias envolvem um conjunto de instâncias de dados que juntas se desviam da norma, mesmo que as instâncias individuais possam parecer normais. Um exemplo desse tipo de anomalia seria um conjunto de dados de tráfego de rede que mostra um aumento repentino no tráfego de vários endereços IP ao mesmo tempo;
( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma devido a erros ou ruído no processo de coleta de dados. Esses erros podem ser sistemáticos ou aleatórios, originados por problemas como sensores defeituosos ou erro humano durante a entrada de dados. Esse tipo de anomalia pode distorcer o conjunto de dados, dificultando a obtenção de insights precisos;
( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma dentro de um contexto específico. Essas anomalias não são necessariamente valores discrepantes quando consideradas isoladamente, mas se tornam anômalas quando vistas dentro de seu contexto específico. Por exemplo, considere o uso de energia. Se houver um aumento repentino no consumo de energia ao meio-dia, quando normalmente nenhum membro da família está em casa. Este dado pode não ser um valor discrepante quando comparado ao consumo de energia pela manhã ou à noite (quando as pessoas geralmente estão em casa), mas é anômalo em relação ao horário em que ocorreu.
A relação correta, na ordem dada, é:
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“O cérebro eletrônico faz tudo Faz quase tudo Faz quase tudo Mas ele é mudo
O cérebro eletrônico comanda Manda e desmanda Ele é quem manda Mas ele não anda”
(Gilberto Gil)
A respeito da inteligência artificial e do cotidiano com as tecnologias, assinale a opção correta.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FAFIPA
Orgão: Câm. Canoas-RS
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FAFIPA
Orgão: Câm. Canoas-RS
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FAFIPA
Orgão: Câm. Canoas-RS
Em um setor administrativo de uma Assembleia Legislativa, foi implantado um sistema de Inteligência Artificial para classificar automaticamente tipos de documentos legislativos, com base em seus conteúdos textuais, além de prever categorias temáticas para pautas futuras, utilizando o histórico de reuniões arquivadas. Esse sistema utiliza algoritmos de Machine Learning para aprender com os dados processados e uma rede neural profunda (Deep Learning) para melhorar a precisão na análise de linguagem natural. Cabe ao Assistente Legislativo, entre outras atividades de apoio, monitorar a operação do sistema, identificar comportamentos anômalos e comunicar inconsistências à equipe técnica especializada. Considerando esse contexto, assinale a alternativa que apresenta CORRETAMENTE a diferença entre Machine Learning e Deep Learning aplicada ao cenário descrito.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FAFIPA
Orgão: Câm. Canoas-RS
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No que concerne ao modelo entidade-relacionamento e aos bancos de dados MySQL e NoSQL, julgue o item a seguir.
Em bancos NoSQL do tipo chave-valor, como o Redis, os dados são armazenados em pares de chave e valor, e não é possível realizar buscas por valores ou padrões complexos, como em bancos relacionais.
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No que concerne ao modelo entidade-relacionamento e aos bancos de dados MySQL e NoSQL, julgue o item a seguir.
Os bancos de dados NoSQL são indicados para todos os tipos de aplicações, pois eliminam a necessidade de consistência, garantindo sempre alta disponibilidade.
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BI (Business Intelligence) é um conjunto de tecnologias, processos e ferramentas que permitem coletar, tratar, analisar e visualizar dados. A respeito do BI, julgue o item a seguir.
Ferramentas de análise financeira com base em BI permitem a visualização dinâmica de dados contábeis e financeiros, melhorando a tomada de decisão estratégica.
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