O método de validação cruzada pode ser usado em vez de fazer uma separação do conjunto em treino e teste (subamostragem aleatória). Tal método separa um conjunto em k dobras, fazendo com que ____. Assim, esse método se torna útil para conjuntos de dados ____, pois a escassez de dados rotulados ____.
Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas.

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Todos os sistemas de inteligência artificial operam de forma completamente autônoma, sem necessidade de supervisão ou de intervenção humana em nenhum estágio.

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Em sistemas de recomendação, como os utilizados por plataformas de streaming, algoritmos de inteligência artificial analisam o comportamento do usuário para sugerir conteúdos personalizados.

Nos últimos anos, aplicativos de inteligência artificial (IA), como assistentes virtuais e ferramentas de geração de conteúdo digital, tornaram-se cada vez mais presentes no cotidiano e no mercado de trabalho. Além de automatizar tarefas simples, essas tecnologias têm impacto significativo na produtividade e na tomada de decisões. Qual das alternativas a seguir representa corretamente um uso legítimo e relevante dessas IAs?

A respeito da modelagem centrada em dados (Data-Centric Artificial Intelligence), analise as opções a seguir e marque a correta.

O SHAP (SHapley Additive exPlanations) é uma abordagem baseada em teoria dos jogos, para explicar os resultados apresentados por modelos de aprendizagem de máquina. A respeito do SHAP, analise as opções a seguir e marque a correta.

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A padronização de dados é uma das etapas do pré-processamento em aprendizagem de máquina, e visa transformar as variáveis para que tenham média 0 e desvio padrão 1. Nesse contexto, uma técnica de padronização de dados é:

Considere que, no treinamento de um classificador, os hiperparâmetros foram ajustados por validação cruzada aplicada apenas ao conjunto de treino e validação. Posteriormente, o classificador foi avaliado em um conjunto de teste independente. Sobre o conjunto de teste, é correto afirmar que,

Um pesquisador da área de Processamento de Linguagem Natural comparou duas abordagens de pré-processamento: uma usando apenas remoção de stop words e outra incluindo também stemming. Considerando seu objetivo e suas implicações, é correto afirmar que o stemming