A única maneira de se evitar o underfitting em um modelo de machine learning é reduzir a quantidade de dados de entrada, pois isso impede que o modelo fique sobrecarregado de informações irrelevantes.

Para reconhecer padrões de ocorrência que se repetem em determinados conjuntos de dados, como, por exemplo, padrões de consumo, é usado o método de data mining denominado associação.

Julgue os itens a seguir, relativos às tecnologias CSV e JSON, à Linguagem SQL e ao modelo CRISP-DM.

Durante a fase de data preparation (preparação dos dados) do modelo CRISP-DM, é necessário que todos os dados sejam normalizados e transformados em variáveis numéricas, independentemente de sua natureza original, para facilitar a análise posterior.

Em relação a BI (business intelligence) e à modelagem de dados, julgue os itens que se seguem.

Bancos de dados utilizados em data warehouses empregam uma modelagem específica e otimizada, denominada modelagem multidimensional.

Em relação a BI (business intelligence) e à modelagem de dados, julgue os itens que se seguem.

Em BI, a informação é o resultado da organização dos dados, ao passo que o conhecimento é a geração de valor com a informação.

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.

O ChatGPT e o DeepSeek são plataformas de IA generativas baseadas em modelos de linguagem de grande escala (LLMs — large language models) e o princípio tecnológico dessas plataformas é a arquitetura transformer, que ajuda o modelo a aprender as relações entre palavras e frases em longos trechos de texto.

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue os itens seguintes.

Modelos generativos autorregressivos, modelos baseados em fluxo, modelos baseados em inversão frequencial e modelos baseados em energia são os principais grupos em que se divide a modelagem generativa profunda.

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.

Um prompt é um conjunto de instruções que o modelo generativo utiliza para prever a resposta desejada.

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue os itens seguintes.

A equação a seguir é utilizada no algoritmo de Naive Bayes para modelar explicitamente a distribuição real de cada classe.

arg max{p(x|y)∙p(y)}

No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue os itens seguintes.

Uma IA generativa cujo aprendizado é realizado a partir da distribuição de probabilidade conjunta p(x,y), em que x é o dado de entrada e y é o rótulo que se queira classificar, pode gerar mais amostras por si só artificialmente, com base em suposições a respeito da distribuição de dados.