Há múltiplas maneiras de criar sistemas de recomendação. Uma das maneiras, baseada em mineração de dados, é identificar quais itens costumam ocorrer em conjunto e posteriormente programá-las no sistema. Tal problema é solucionado por algoritmos de associação que podem gerar regras ao estilo setA→setB (leia-se, conjunto A implica conjunto B), em que diversas métricas podem ser obtidas para validar a força da regra.
Assinale a alternativa que, respectivamente, corresponde a um algoritmo de associação e a uma métrica usada para validar a regra.

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.

Quanto aos conceitos de redes de computadores, aos sites de busca e pesquisa na Internet e à inteligência artificial, julgue o item seguinte.

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

Quanto aos conceitos de redes de computadores, aos sites de busca e pesquisa na Internet e à inteligência artificial, julgue o item seguinte.

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.

A área do Big Data destaca muitas oportunidades potenciais ao revisitar os conjuntos de dados coletados ou arquivados, tendo em vista o desenvolvimento de vários frameworks como Hadoop e Apache Spark. A respeito do Hadoop, é correto afirmar que

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,