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A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue os próximos itens.
Os data lakes proporcionam a possibilidade de se investigar relações de causa e efeito entre variáveis, utilizando-se técnicas de análise de dados observacionais, como técnicas de redes bayesianas e modelos de equações estruturais. Esse grupo de técnicas de análise de dados propicia resultados de análises sem intervenção no sistema, para não ocorrer alterações nos resultados.
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A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue os próximos itens.
Abordagens determinísticas, estocásticas e de aprendizado de máquina podem ser utilizadas para classificar pares de fazendas como compatíveis ou não, sendo que há exemplos em que os métodos de machine learning superam os demais em termos de qualidade de resultados (acurácia, precisão, sensibilidade e especificidade) e eficiência (tempo de execução computacional).
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A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue os próximos itens.
Entre os softwares open source mais utilizados para o desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas estão o R e o Python, sendo o Python mais utilizado para análises estatísticas e o R mais utilizado por desenvolvedores de machine learning (aprendizado de máquina) e de inteligência artificial.
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A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue os próximos itens.
Na linguagem R, há grande adesão a outras facilidades, como plataformas de hospedagem e gerenciamento de códigos, bem como plataformas de gerenciamento de dados e Big Data.
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A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue os próximos itens.
A bioinformática, embora demande alta especialização, é uma área bem explorada, destacando-se sua importância como ferramenta para análise de dados genéticos, genômicos e fenotípicos por meio das plataformas Python e R.
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A respeito do tratamento e análise de grandes volumes de dados, julgue os itens que se seguem.
O pré-processamento de dados, que inclui as etapas de limpeza e normalização, é opcional no tratamento de grandes volumes de dados, pois ferramentas modernas como o Spark conseguem lidar com dados brutos de forma eficiente.
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A respeito do tratamento e análise de grandes volumes de dados, julgue os itens que se seguem.
A amostragem aleatória simples é a técnica mais eficiente para a análise de grandes volumes de dados, pois reduz o tempo de processamento sem comprometer a precisão dos resultados.
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Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.
A partir da situação hipotética precedente, julgue os itens a seguir, que versam sobre inteligência artificial e assuntos correlatos.
Considerando-se que o alvo do modelo seja identificar casos para aprovação de garantia, a métrica ideal de sucesso é a da precisão, pois objetiva minimizar falsos negativos.
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Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.
A partir da situação hipotética precedente, julgue os itens a seguir, que versam sobre inteligência artificial e assuntos correlatos.
O algoritmo de regressão linear é indicado para resolver o problema em questão, pois estima valores contínuos, que podem ser usados para decidir pela aprovação ou pela negação.
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A respeito de bioinformática e de temas correlatos, julgue os itens subsequentes.
Em relação aos formatos de dados usados na genômica, independentemente de compressão, os dados brutos de sequenciamento são recebidos no formato FASTQ; para os genomas de referência, os formatos são FASTA para a sequência e GFF/GTF para anotações.
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