Julgue os itens a seguir, a respeito de RPA (robotic process automation).
RPA é o processo pelo qual um bot usa uma combinação de automação, visão computacional e aprendizado de máquina para automatizar tarefas repetitivas e de alto volume, baseadas em regras e acionadas por gatilhos.
Julgue os itens a seguir, a respeito de RPA (robotic process automation).
O objetivo da implementação de RPA nos chatbots é reduzir cada vez mais a intervenção humana, o que pode garantir agilidade e comodidade ao consumidor na hora de esclarecer suas dúvidas.
Em um projeto de desenvolvimento de um sistema de visão computacional para identificar e classificar diferentes tipos de objetos em imagens de tráfego urbano, uma equipe de engenheiros optou por utilizar uma rede neural. Para garantir eficiência computacional e uma eficaz propagação do gradiente durante o treinamento do modelo, cada nó da rede foi implementado utilizando a função de ativação ReLU.
A propriedade principal da função ReLU é
A Internet dsa Coisas (Internet of Things – IoT) está revolucionando a forma como interagimos com o mundo, possibilitando maior automação, eficiência e conveniência em diversos aspectos da vida cotidiana.
Dentre as características fundamentais da IoT, incluem-se:
Suponha que um modelo de classificação binária foi treinado para distinguir e-mails de spam de e-mails legítimos. O modelo foi testado em um conjunto de dados de teste com 200 e-mails, sendo 100 e-mails de spam e 100 e-mails legítimos. A matriz de confusão é dada por 80 verdadeiros positivos, 85 verdadeiros negativos, 15 falsos positivos (erro tipo 1) e 20 falsos negativos (erro tipo 2).
Nessas condições, o F1-Score do modelo deve ser aproximadamente igual a
No contexto dos algoritmos utilizados em análise de dados, considere os passos a seguir:
1. recebe os dados de treinamento como entrada, que incluem atributos e categorias;
2. calcula a probabilidade de cada categoria ocorrer com base na quantidade de exemplos de cada categoria no conjunto de dados;
3. calcula a probabilidade condicional para cada atributo, ou seja, a probabilidade de um atributo dada uma categoria;
4. para uma nova entrada, calcula a probabilidade de cada categoria dada a entrada;
5. seleciona a categoria com a maior probabilidade condicional como a previsão para a nova entrada;
6. repete os passos 4 e 5 para todas as entradas desconhecidas.
Assinale o algoritmo que é implementado nos passos acima.
Em relação ao processamento de linguagem natural (PLN), analise as afirmativas a seguir.
I. O PLN envolve a compreensão e a geração de linguagem natural humana.
II. A tarefa principal do PLN é traduzir textos de uma língua para outra.
III. O PLN não é utilizado para tarefas de processamento de voz.
IV. O PLN é aplicado em sistemas de recuperação de informações e assistentes virtuais.
Estão corretas as afirmativas
No contexto do desenvolvimento de chatbots baseados em prompt textuais, uma habilidade importante é a resolução de ambiguidades, visando à compreensão completa do texto.
Assinale a técnica de NLP adequada nesse tipo de desenvolvimento.
Com base nos princípios de Responsible AI (IA Responsável), a seguinte característica não é considerada importante para o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial:
Responsible AI (IA Responsável) e Explainable AI (IA Explicável) são conceitos importantes no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. A IA Explicável refere-se à capacidade de explicar como uma decisão foi tomada pelo modelo de IA, permitindo que os usuários entendam o processo de tomada de decisão. Já a IA Responsável envolve garantir que a IA seja desenvolvida e implementada de forma ética e legalmente responsável.
Nesse contexto, sobre Responsible AI, assinale a afirmativa incorreta.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n em um espaço de dimensão m, em que
m ∠ n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões.
Julgue o item a seguir, relativo a aprendizado supervisionado.
As técnicas de regressão são utilizadas tanto para prever quando para entender como o sinal avaliado é afetado pela variação dos preditores, ou ainda, para identificar os preditores mais importantes na relação entre o sinal avaliado e cada um deles.
Julgue o item a seguir, relativo a aprendizado supervisionado.
Em se tratando de modelos de regressão linear, indica-se a utilização dos seguintes métodos não paramétricos para a estimação dos resultados: mínimos quadrados (MQ) e de support vector machines (SVM).
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma
conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos de dados.
Julgue o item a seguir, relativo a aprendizado supervisionado.
O trade off entre variância e viés é afetado pela utilização de polinômios, com graus que variam de zero a três, em que o emprego de polinômios de ordem ímpar produz sempre melhores resultados no que diz respeito à redução da variância e viés que os de ordem par, seja para estimativas com regressões locais constantes e lineares, seja para as estimativas de ordem quadrática e cúbica.
