No que se refere ao aprendizado não supervisionado, julgue os próximos itens.

I A análise de componentes principais é uma técnica de redução de dimensionalidade, cujo objetivo é a preservação da maior parte da variância dos dados por meio da redução de redundâncias e da simplificação da análise, sem que haja perda de informações importantes.
II O algoritmo k-means utiliza dendrogramas para formar grupos de dados em que os pontos são atribuídos ao cluster mais próximo, determinado por centros calculados iterativamente, de modo a minimizar a soma das distâncias quadráticas.
III Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado não supervisionado que permite o agrupamento de dados semelhantes, com técnicas como k-means e clusterização hierárquica, modelagem de dados complexos com distribuições gaussianas e redução da dimensionalidade.

Assinale a opção correta.

A respeito do aprendizado supervisionado, assinale a opção correta.

Assinale a opção que apresenta uma técnica de modelagem e otimização de bases de dados para business intelligence.

A Inteligência Artificial (IA) mostra-se uma ferramenta tecnológica que vem sendo cada vez mais usada no cotidiano das pessoas. Qual das alternativas abaixo marque aquela que mostra um exemplo verdadeiro e atual do uso da IA no nosso dia a dia;

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

Em bancos NoSQL orientados a documentos, é comum o uso de estruturas aninhadas, que evitam junções e melhoram a performance de leitura.

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

O DataMesh adota um modelo centralizado de governança e integração de dados, priorizando a consistência sobre a escalabilidade.

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

No DataMesh, os dados são tratados como produtos, e cada domínio é responsável por fornecer, manter e documentar seus próprios dados.

Julgue o próximo item, relativo a manipulação, tratamento e visualização de dados, ETL e ELT, e MLOps.

Na implementação de MLOps, o monitoramento de modelos em produção deve centrar-se nas métricas de desempenho técnico como a latência, sendo a detecção de viés algorítmico uma preocupação restrita à fase de desenvolvimento do modelo.

Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.

Nos modelos generativos baseados em difusão, como o stable diffusion, o processo de geração de imagens ocorre por meio da aplicação sequencial de ruído gaussiano em uma imagem inicial em branco, consoante o mesmo procedimento do treinamento, mas em escala reduzida, para otimizar o tempo de processamento.

Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.

Em redes neurais artificiais, as funções de ativação não lineares são essenciais para que o modelo possa aprender representações complexas, uma vez que múltiplas camadas de transformações lineares equivaleriam a uma única transformação linear.