No que diz respeito às Redes Neurais Artificiais (ANN, Artificial Neural Network):
I.Os Métodos de regularização por penalização com normas L1 e L2, correspondem respectivamente à Regressão Ridge e à Regressão Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression).
II.Métodos de regularização por Dropout, regularizam as redes neurais, descartando aleatoriamente nós, juntamente com suas conexões de entrada e saída, da rede durante o treinamento.
III.Métodos de regularização por Early Stopping interrompem o treinamento quando as atualizações de parâmetros não começam mais a produzir melhorias em um conjunto de validação em redes neurais profundas
IV.Para manejo de redes neurais com R, pode ser utilizado o pacote neuralnet , que permite treinamento de redes neurais usando a retropropagação, retropropagação resiliente com ou sem retrocesso de peso ou a versão globalmente convergente modificada.
Estão corretas as afirmativas:

Atualmente, as empresas têm executado um processo administrativo, denominado gestão de dados, que consiste em recolher, organizar, proteger e usar informações, com o objetivo de utilizar os dados para melhorar a eficiência, a produtividade e a tomada de decisões. Nesse contexto, um termo, que tem por significado a mineração de dados, consiste no uso de processos para explorar grandes quantidades de dados digitais à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, visando descobrir relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. Paralelamente, outro termo, traduzido como armazém de dados, é, basicamente, um depósito de dados digitais para armazenar informações corporativas detalhadas.
Esses dois termos são conhecidos, respectivamente, como:

As técnicas utilizadas em modelos de Machine Learning (ML) geralmente podem ser separadas em três grandes categorias. São elas:

Dos seguintes modelos de dados NoSQL, aquele que apresenta características favoráveis para aplicações baseadas em modelos multidimensionais e análise OLAP é o:

No Power BI Desktop, o modo de exibição que obtém uma representação gráfica das relações que são estabelecidas no seu esquema de dados para que você possa gerenciá-las ou modificá-las, conforme necessário, é:

Power BI, Power Query e Power Pivot são ferramentas desenvolvidas pela Microsoft para análise e visualização de dados. Marque a assertiva correta:

Ao se trabalhar com várias tabelas, é provável que sejam necessárias análises usando dados de todas essas tabelas. As relações entre essas tabelas são necessárias para calcular os resultados com precisão e exibir as informações corretas em seus relatórios. Marque a alternativa correta quanto ao estabelecimento de relações entre tabelas no Power BI:

Embora sistemas de linguagem baseados em IA, como ChatGPT e Google Bard, demonstrem coerência textual em níveis cada vez mais sofisticados, é correto afirmar que essa coerência não equivale à compreensão semântica real. Dito isso, considerar tais sistemas como possuidores de “inteligência artificial plena” é uma extrapolação conceitual que ignora fenômenos como a “alucinação  de IA”, mesmo quando esses sistemas produzem conteúdos sintaticamente plausíveis.

A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de simular integralmente o raciocínio humano, reproduzindo não apenas a execução de tarefas cognitivas específicas, como reconhecimento de padrões e análise preditiva, mas também todas as formas de tomada de decisão complexa, incluindo aquelas dependentes de subjetividade emocional.

Um advogado que atua no departamento jurídico de uma empresa está avaliando o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) para otimizar a análise de contratos. O objetivo é identificar cláusulas de risco e gerar relatórios preliminares, sem que a ferramenta substitua a revisão jurídica humana. Neste contexto, qual recurso de IA seria mais adequado para automatizar essa tarefa, garantindo maior agilidade sem comprometer a responsabilidade técnica do advogado?