Deep learning é um campo da IA cujos modelos conseguem reconhecer padrões de dados, tais como imagens e textos, para produzir insights e previsões precisas, sendo as redes neurais sua tecnologia subjacente.

Viés algorítmico pode ocorrer quando os dados utilizados no treinamento de um sistema de IA refletem desigualdades sociais, o que pode resultar em decisões discriminatórias automatizadas.

A estagiária Mirella sabe que scikitlearn versão 1.6.1 oferece diversos algoritmos de aprendizado não supervisionado. No entanto, ela desconhece quais são os métodos de clusterização disponíveis no módulo sklearn.cluster.
Assinale a opção que contém apenas os nomes dos métodos de clusterização disponíveis no módulo.

Durante o processo de modelagem multidimensional, alguns analistas criam dimensões normalizadas separadas para cada nível de uma hierarquia, como por exemplo, uma dimensão de data, dimensão de mês, dimensão de trimestre e dimensão do ano e, em seguida, inclui todas essas chaves estrangeiras em uma tabela de fatos. Isso resulta em uma tabela de fatos com dezenas de dimensões hierarquicamente relacionadas.
Esse tipo de abordagem deve ser evitada pois cria tabelas de fatos denominadas de

Segundo Kimball, considerado um dos pais do Datawarehouse, uma tabela de fatos é um elemento essencial na modelagem multidimensional de dados.
Acerca das tabelas de fatos, avalie as afirmativas a seguir.

I. São as tabelas dominantes em um esquema de modelagem multidimensional. Elas armazenam grande quantidade de dados históricos, em função do tempo que pode ser dos tipos string ou numéricos.

II. Os tipos de medidas presentes na tabela de fatos são apenas aditivas, semi-aditivas e não aditivas.

III. O uso de medidas com valores nulos é possível nas tabelas de fatos mas não são computáveis por funções agregadas (SUM, COUNT, MIN, MAX e AVG) porque esses nulos causam uma violação de integridade referencial.


Está correto o que se afirma em

A função sigmoide, cujo gráfico tem a forma de “S”, é uma das funções de ativação mais comumente usadas na construção de redes neurais. A sigmoide é definida como uma função estritamente crescente que exibe um equilíbrio elegante entre comportamento linear e não linear. Assinale a opção que define uma função sigmoide.

Analise o código Python abaixo

import sys
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15, 30])
mylabels = ["Maçãs", "Bananas", "Cerejas", "Uvas", "Laranjas"]
myexplode = [0.0, 0, 0.2, 0, 0]
plt.pie(y, labels = mylabels, explode = myexplode, shadow = True)
plt.legend(title = "Cinco Frutas:", loc= 5, bbox_to_anchor=(0.8, 0, 0.5, 1))
plt.show()

plt.savefig(sys.stdout.buffer)
sys.stdout.flush()

A visualização de dados correspondente ao código é

Analise o dataset denominado data.cvs

A,B,C,D,E
30,80,120, 000,7
.,85,-1 20,10,
,,240,
120,90,AF,260,7
'A',95,130,,8
60,100,,280,0
,,,,
60,105,,290,6.5
45,,AF,,8
45,115,145,0.31,7.5
60,120,150,,0
60,9 000,130,,


Ao executar o código Python abaixo
import pandas as pd

health_data = pd.read_csv("data.csv", header=0, sep=",")

health_data.dropna(axis=0,inplace=True)
print(health_data)

o resultado impresso na coluna C é

Existem diversos algoritmos de classificação que são amplamente utilizados na resolução de problemas que envolvam problemas de aprendizado de máquina. Com relação aos algoritmos de classificação, analise as afirmativas a seguir.

I. A regressão logística é um algoritmo muito utilizado em ciências biológicas e ciências sociais, ela deve ser usada em problemas de classificação binários, ou seja, problemas para os quais os dados devam ser classificados entre dois grupos distintos e mutuamente excludentes.

II. SVM é um algoritmo cujo objetivo é traçar uma ou mais retas que divida(m) de maneira aproximadamente equitativa, com margem máxima, um conjunto de pontos de um espaço vetorial, que representam os dados do problema estudado. Ele trabalha apenas com dados linearmente separáveis, o que pode, eventualmente, limitar sua aplicação.

III. Árvore de decisão é um algoritmo de aprendizagem não supervisionada, que tem uma variável destino predeterminada. A função da árvore é separar subconjuntos de dados que tenham alguma característica comum, essa característica é chamada de diferenciador e é significativa em relação às variáveis de entrada que podem ser categóricas ou contínuas.


Está correto o que se afirma em

Um Analista de um Tribunal Regional do Trabalho deseja automatizar a instalação de pacotes e a configuração de serviços em um grupo de servidores usando o Ansible. Para isso, ele planeja criar um arquivo com extensão YAML que contenha uma sequência de ações para configurar os servidores Nginx, chamado de