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.

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

No processamento de linguagem natural, os modelos baseados em arquitetura transformer superaram as RNN e LSTM principalmente pela capacidade de tais modelos processarem sequências mais longas com menor custo computacional.

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

As redes neurais convolucionais (CNN) são fundamentais para tarefas de visão computacional porque implementam operações de convolução que permitem a extração hierárquica de características visuais, desde bordas e texturas em camadas iniciais, até estruturas mais complexas em camadas profundas.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

Em validação cruzada k-fold, cada instância do conjunto de dados é utilizada uma única vez para teste, o que garante avaliação equilibrada.

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.

No algoritmo Apriori, utilizado para mineração de regras de associação, o princípio da monotonicidade estabelece que, se um itemset for frequente, então todos os seus superconjuntos também serão frequentes, o que permite uma poda eficiente do espaço de busca.

No que se refere a Big Data, julgue o item a seguir.

A escalabilidade horizontal de uma plataforma de Big Data caracteriza-se pelo compartilhamento explícito dos recursos entre seus servidores.

A respeito de modelagem e métodos computacionais para tomada de decisão, julgue o item a seguir.

Machine learning se concentra na construção de sistemas que melhoram seu próprio desempenho com base nos dados que consomem.

Julgue o item a seguir, relativo a business intelligence.

Data marts são subconjuntos de um data warehouse projetados para atender às necessidades específicas de departamentos ou áreas de negócio dentro de uma organização.