Inteligência artificial e ciência de dados: questões comentadas
85 questões de Informática sobre Inteligência artificial e ciência de dados, de provas de STJ, TRF6, PF, MP/RO, MP/AP, TJ/RJ. Resolva, confira o gabarito definitivo e leia o comentário.
O Hadoop é considerado ineficiente em cenários que exigem escalabilidade horizontal, sendo mais adequado para processamento em clusters pequenos.Resolver e ver o comentário →O MapReduce, um dos componentes principais do Hadoop, foi projetado para atender a demandas analíticas de alta frequência e baixa latência.Resolver e ver o comentário →Um DW é projetado para armazenar dados operacionais históricos, utilizando a mesma estrutura dos dados transacionais, com o objetivo de diminuir a latência nas consultas analíticas.Resolver e ver o comentário →No processo ETL, a etapa de transformação é responsável por aplicar as regras de adequação, convertendo os dados ao formato requerido pelo DW, garantindo sua consistência e usabilidade.Resolver e ver o comentário →A multidimensionalidade é uma característica chave do OLAP, permitindo analisar dados em diferentes perspectivas, como tempo e localização.Resolver e ver o comentário →O BI pode ser descrito como um termo abrangente que contempla ferramentas, metodologias, arquiteturas e bancos de dados com o objetivo de fornecer suporte às decisões gerenciais.Resolver e ver o comentário →Em sistemas de arquivos distribuídos, consistência eventual é uma característica que garante que, após determinado tempo, todas as réplicas dos dados estarão consistentes, sem a necessidade de sincronização imediata.Resolver e ver o comentário →A replicação de dados em sistemas de armazenamento orientado a objeto não é uma prática muito utilizada, pois esse tipo de armazenamento depende de um único servidor centralizado para gerenciar e distribuir dados.Resolver e ver o comentário →A IA generativa consiste em técnicas de IA baseadas prioritariamente na utilização de aprendizado supervisionado para a criação de novas amostras de dados que se assemelham aos dados de treinamento.Resolver e ver o comentário →A análise preditiva é uma aplicação da IA em que são utilizadas técnicas de aprendizado de máquina para a previsão de resultados futuros com base em dados históricos.Resolver e ver o comentário →O armazenamento de Big Data em sistemas distribuídos, a exemplo do HDFS (Hadoop Distributed File System), melhora a tolerância a falhas e a escalabilidade ao distribuir dados entre múltiplos nós.Resolver e ver o comentário →Na etapa de ingestão de um pipeline de dados de Big Data, os dados de diversas fontes são coletados e transportados para um armazenamento centralizado.Resolver e ver o comentário →Os data lakes, por armazenarem dados em seus formatos originais, eliminam completamente a necessidade de data warehouses em ambientes de Big Data.Resolver e ver o comentário →Inequivocamente, essa matriz de confusão refere-se a um modelo de aprendizagem de máquina supervisionada.Resolver e ver o comentário →O uso de tokenizadores subword permite que LLMs aprendam palavras fora do vocabulário de treinamento, otimizando a compreensão sem estar restrito a um único idioma.Resolver e ver o comentário →A aplicação da função de ativação softmax na camada de saída foi o fator determinante pela grande evolução da capacidade de visão computacional em redes neurais multicamadas.Resolver e ver o comentário →A técnica TF-IDF majora a importância de um termo que aparece muitas vezes em um documento e poucas vezes nos outros documentos de um mesmo corpus.Resolver e ver o comentário →A técnica de clustering (agrupamento), em data mining, é utilizada para classificar dados em categorias predefinidas, facilitando a análise de grandes volumes de dados.Resolver e ver o comentário →O conceito de BI 3.0 (Business Intelligence 3.0) é caracterizado pela introdução de soluções de inteligência artificial para tomada de decisões automatizadas em tempo real.Resolver e ver o comentário →Em uma abordagem de Analytics, a análise descritiva permite que eventos futuros sejam previstos com base em dados históricos e algoritmos de machine learning.Resolver e ver o comentário →As redes neurais convolucionais são uma classe de redes neurais artificiais projetadas para processar dados sequenciais, como texto ou áudio, utilizando camadas convolucionais que aplicam filtros para prever…Resolver e ver o comentário →As redes neurais feedforward processam dados de entrada até a saída em uma única direção, passando por camadas ocultas, sem ciclos, e são amplamente aplicadas em tarefas supervisionadas, como classificação e regressão.Resolver e ver o comentário →No processo de inferência, o LLaMA utiliza decodificação paralela em vez de decodificação sequencial, gerando todos os tokens simultaneamente, sem depender do contexto anterior, o que elimina a necessidade de…Resolver e ver o comentário →O RAG (retrieval-augmented generation) reduz a necessidade de contextualizar prompts, pois o LLM, sozinho, consegue acessar, dinamicamente, informações externas sem qualquer integração prévia com sistemas de recuperação.Resolver e ver o comentário →No processamento de linguagem natural, para transformar texto bruto em um formato mais estruturado e padronizado, utilizam-se técnicas como a remoção de pontuação, a normalização dos dados, a tokenização e a eliminação…Resolver e ver o comentário →No treinamento de modelos generativos em deep learning, o modelo remove, gradualmente, ruído dos dados reais; em seguida, o modelo aprende a reverter esse processo, adicionando ruído aos ponchos para gerar dados…Resolver e ver o comentário →Em big data, representações visuais, como gráficos e dashboards, permitem que padrões sejam rapidamente identificados.Resolver e ver o comentário →Em aprendizado supervisionado, o algoritmo random forest utiliza múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão das previsões e reduzir o risco de overfitting.Resolver e ver o comentário →A crescente adoção de soluções tecnológicas baseadas em inteligência artificial pelos tribunais brasileiros, a diversidade das ferramentas e a falta de uniformidade nas soluções adotadas têm incluído complexidade aos…Resolver e ver o comentário →A análise preditiva utiliza algoritmos estatísticos e modelos de machine learning para identificar padrões históricos nos dados e projetar tendências futuras, de forma a guiar decisões proativas e permitir a…Resolver e ver o comentário →As funções DAX (data analysis expression) do Power BI são de uso exclusivo de fontes de dados que estejam no formato de arquivos.txt.Resolver e ver o comentário →A ferramenta Power BI utiliza a linguagem de programação Power Query para codificar as consultas às bases de dados utilizadas em um painel.Resolver e ver o comentário →Em uma tabela que contenha uma coluna de data, é possível utilizar uma função nativa do Power BI para adicionar uma nova coluna com o dia da semana correspondente àquela data.Resolver e ver o comentário →As ferramentas de Power Apps permitem a utilização do Copilot como apoio para criação e manutenção de aplicações.Resolver e ver o comentário →De acordo com os conceitos que dão base à inteligência artificial (IA), existe uma entidade autônoma que se caracteriza por perceber seu ambiente através de sensores, atuar sobre esse ambiente por meio de atuadores…Resolver e ver o comentário →Um sistema de inteligência artificial foi desenvolvido para dirigir um veículo em um jogo de corrida virtual. O sistema começa sem conhecimento prévio e não recebe exemplos rotulados de como dirigir corretamente…Resolver e ver o comentário →Nas IA generativas baseadas em arquiteturas transformer, com mecanismo de atenção, o modelo consegue relacionar diferentes palavras para produzir texto coerente; ao gerar, por exemplo, a frase “Maria foi ao mercado…Resolver e ver o comentário →Assinale a opção na qual é apresentado um tipo de tecnologia de inteligência artificial que utiliza transformers como tecnologia principal.Resolver e ver o comentário →Em business intelligence, mineração de dados consiste emResolver e ver o comentário →Considerando os riscos da inteligência artificial (IA), assinale a opção correta.Resolver e ver o comentário →Na análise de característica de operação do receptor (ROC), o método não paramétrico para calcular a área sob a curva (AUC) assume que os dados seguem uma determinada distribuição, como a distribuição normal.Resolver e ver o comentário →RAG (retrieval augmented generation) é o processo de recuperar informações contextuais relevantes de uma fonte de dados e integrá-las ao prompt do usuário em um modelo de linguagem, melhorando-se a qualidade da…Resolver e ver o comentário →Na regressão linear múltipla, a previsão do modelo é um valor entre 0 e 1, tal que 0 indica um evento improvável de acontecer e 1 indica a probabilidade máxima de que esse evento aconteça.Resolver e ver o comentário →Stemming é uma técnica que reduz palavras flexionadas ao seu radical, permitindo que as variações de uma palavra sejam tratadas como um mesmo termo, o que melhora o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.Resolver e ver o comentário →As redes neurais do tipo feedforward, por padrão, processam os dados continuamente, utilizando encaminhamentos de feedbacks corretivos para aprimorar sua análise preditiva.Resolver e ver o comentário →Durante o processo de ETL (extract, transform, load), a etapa de transformação é responsável por mover os dados extraídos para o sistema de destino, onde serão armazenados para análise.Resolver e ver o comentário →Um data warehouse é projetado para suportar operações transacionais diárias, como inserções, atualizações e exclusões frequentes de dados, similarmente a um banco de dados operacional.Resolver e ver o comentário →O termo Big Data se refere apenas ao grande volume de dados que uma organização coleta, enquanto analytics é o processo de analisar esses dados para obter insights.Resolver e ver o comentário →O OLAP (online analytical processing) permite a realização de consultas analíticas complexas em grandes volumes de dados, organizados em estruturas multidimensionais, sem impactar negativamente o desempenho dos…Resolver e ver o comentário →Data mining é o processo de descobrir padrões e informações valiosas em grandes conjuntos de dados, a partir da utilização de técnicas estatísticas, de aprendizado de máquina e de inteligência artificial.Resolver e ver o comentário →