Em relação ao método científico e à gestão da informação e da inovação, julgue os itens a seguir.

Com a propagação da inteligência artificial, a ciência e o método científico têm perdido espaço, na medida em que os algoritmos já trazem em si o método, tornando moroso e desnecessário o estudo de regras e etapas da metodologia científica.

Em relação à transmissão, registro, armazenagem e recuperação da informação, julgue os itens a seguir.

A principal função dos sistemas de recuperação de informação é atuar como interface entre um público de usuários e o universo dos recursos informacionais.

import pandas as pd
mydataset = {
'carro': [“BMW”, “Volvo”, “Ford”],
'passagens': [3, 7, 2]
}
myvar = pd.DataFrame(mydataset)
print(myvar)

A respeito do trecho de código Python precedente, julgue o item a seguir.

Ao executar o referido trecho de código pandas, será exibido um DataFrame com as colunas carro e passagens com os respectivos valores e índices automaticamente gerados.

X, y = load_and_preprocess_data(“data.csv”)
X_train, X_test, y_train, y_test = 
  train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred,
squared=False)
print(f"MAE: {mae}")
print(f"MSE: {mse}")
print(f"RMSE: {rmse}")
joblib.dump(model,
  "linear_regression_model.pkl")

Essencialmente, y_pred contém as previsões do modelo sobre os valores correspondentes de saída que o modelo estima com base nas características fornecidas em X_test.

X, y = load_and_preprocess_data(“data.csv”)
X_train, X_test, y_train, y_test = 
  train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred,
squared=False)
print(f"MAE: {mae}")
print(f"MSE: {mse}")
print(f"RMSE: {rmse}")
joblib.dump(model,
  "linear_regression_model.pkl")

A linha mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) calcula a raiz quadrada do erro quadrático médio, fornecendo uma métrica de erro que é fácil de interpretar e que dá uma ideia da precisão das previsões do modelo.

Julgue os itens a seguir, no que se refere à ciência de dados e à inteligência artificial.

Em um conjunto de dados sobre renda familiar, um valor extremamente alto pode representar uma pessoa com renda muito superior à média, e, portanto, deve sempre ser removido, independentemente de sua relevância para a análise.

Julgue os itens a seguir, no que se refere à ciência de dados e à inteligência artificial.

No teste de hipótese, ao se definir que a altura média dos homens é diferente da altura média das mulheres, formula-se uma suposição de hipótese nula que confirma essa diferença entre as duas populações.

A realização de testes automatizados pode aumentar a eficiência do processo de teste de software, o que permite a execução rápida e repetitiva de casos de teste.

Graças ao aumento no desempenho de processamento e à análise de grandes volumes de dados, a IA já superou o desempenho humano em várias tarefas específicas, embora a criatividade ainda seja um desafio para a IA.

Julgue os itens seguintes, relativos à ciência de dados.

O aprendizado de máquina não supervisionado utiliza algoritmos para analisar conjuntos de dados não rotulados, a fim de descobrir padrões ocultos sem necessidade de intervenção humana.