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A análise preditiva consiste na aplicação de algoritmos para compreender a estrutura dos dados existentes e gerar regras de predição. Esses algoritmos podem ser utilizados em um cenário não supervisionado, em que apenas preditores (covariáveis) estão disponíveis no conjunto de dados, ou em problemas supervisionados, quando, além dos preditores, está disponível também uma resposta de interesse, responsável por guiar a análise. Na área da saúde, modelos preditivos podem ser utilizados para estimar o risco de determinado desfecho ocorrer, dado um conjunto de características socioeconômicas, demográficas, relacionadas ao hábito de vida e às condições de saúde, entre outras. Seus resultados, quando combinados a medidas de saúde pública aplicadas em nível populacional, podem trazer implicações positivas na redução de custos e na efetividade de intervenções, como tratamentos e ações preventivas. Adicionalmente, conhecer o risco de um desfecho ocorrer pode auxiliar gestores responsáveis por formular e avaliar políticas públicas a direcionar intervenções preventivas, considerando a ponderação entre danos e benefícios.

SANTOS G.H.; et al .Cad. Saúde Pública 2019; 35(7):e00050818

Relativo a noções de mineração de dados, big data e aprendizado de máquina, assinale a alternativa incorreta:


Se um sistema de informação correlaciona os dados da tabela em questão com outros dados não estruturados, então, nesse caso, ocorre um processo de mineração de dados.
Dados coletados de redes sociais podem ser armazenados, correlacionados e expostos com o uso de análises preditivas.
Big data refere-se a uma nova geração de tecnologias e arquiteturas projetadas para processar volumes muito grandes e com grande variedade de dados, permitindo alta velocidade de captura, descoberta e análise.
A finalidade do uso do data mining em uma organização é subsidiar a produção de afirmacoes conclusivas acerca do padrão de comportamento exibido por agentes de interesse dessa organização.
Pode-se definir mineração de dados como o processo de ignorar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis.
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Desafios Para o Conhecimento

há 3 anos

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há 11 meses

Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a incorreta: 1. Se um sistema de informação correlaciona os dados da tabela em questão com outros dados não estruturados, então, nesse caso, ocorre um processo de mineração de dados. - Esta afirmação está correta, pois a mineração de dados envolve a análise de dados estruturados e não estruturados. 2. Dados coletados de redes sociais podem ser armazenados, correlacionados e expostos com o uso de análises preditivas. - Esta afirmação também está correta, já que as análises preditivas podem ser aplicadas a dados de redes sociais. 3. Big data refere-se a uma nova geração de tecnologias e arquiteturas projetadas para processar volumes muito grandes e com grande variedade de dados, permitindo alta velocidade de captura, descoberta e análise. - Esta afirmação é verdadeira e descreve bem o conceito de big data. 4. A finalidade do uso do data mining em uma organização é subsidiar a produção de afirmações conclusivas acerca do padrão de comportamento exibido por agentes de interesse dessa organização. - Esta afirmação está correta, pois a mineração de dados visa entender padrões e comportamentos. 5. Pode-se definir mineração de dados como o processo de ignorar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis. - Esta afirmação é incorreta, pois a mineração de dados é exatamente o oposto: é o processo de descobrir padrões válidos, novos e úteis nos dados. Portanto, a alternativa incorreta é: "Pode-se definir mineração de dados como o processo de ignorar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis."

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há 3 anos

A alternativa incorreta é: "Pode-se definir mineração de dados como o processo de ignorar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis."

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assinale a alternativa formas que a IA demonstra suporte na gestão:


Capacidade para raciocinar e pensar rapidamente com interferências.
Aprende com a experiência. É capaz de aprender com as situações e eventos encontrados é um componente essencial do comportamento inteligente e é uma capacidade natural para os humanos, que aprendem por tentativa e erro.
Não possuem a capacidade de resolver problemas quando faltam informações importantes.
Apesar de aprender com a experiência, os algoritmos aplicam apenas que aprenderam às situações e circunstâncias antigas.
Identificam o que é realmente importante mas sem influenciar na tomada de decisões.

Com relação aos dispositivos utilizadores de inteligência artificial, assinale a alternativa FALSA:


Não há riscos éticos quanto às decisões tomadas por dispositivos dotados de técnicas de inteligência artificial.
O uso de inteligência artificial em equipamentos substitui empregos outrora atribuídos a pessoas.
Proteção e segurança dos dados se apresentam como um desafio crescente com o avanço das técnicas de inteligência artificial.
Dispositivos utilizadores de inteligência artificial já superam as habilidades humanas em algumas funções.
Carros autônomos são um exemplo da utilização de inteligência artificial.

A respeito da implementação dos sistemas de informação e os critérios que devem ser seguidos para que estes gerem benefícios a organização, assinale a alternativa correta:

Comprometimento da alta e média gestão.
Competência dos sujeitos envolvidos apenas no processo de implementação.
A utilização do Sistema de Informação deve ser de uso exclusivo da diretoria.
Atenção somente a estrutura da organização, onde o fator humano é ignorado.
Inserção do Sistema de Informação no planejamento estratégico, não sendo necessário a avaliação das informações.
a) Comprometimento da alta e média gestão.
b) Competência dos sujeitos envolvidos apenas no processo de implementação.
c) A utilização do Sistema de Informação deve ser de uso exclusivo da diretoria.
d) Atenção somente a estrutura da organização, onde o fator humano é ignorado.
e) Inserção do Sistema de Informação no planejamento estratégico, não sendo necessário a avaliação das informações.

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