O crescimento rápido de novas tecnologias e a multiplicação dos serviços de computação em nuvem e Big Data fazem com que os executivos tenham receio de inovarem na implantação dessas soluções, pois elas não trazem benefícios aos negócios. PORQUE Os executivos são pressionados para adotar computação em nuvem e Big Data, pois além de uma questão estratégica de aproximação dos clientes e criação de modelos de negócios associado ao Big Data, há o custo alto de manter estruturas computacionais legadas atuais que a computação em nuvem pode reduzir.
O crescimento rápido de novas tecnologias e a multiplicação dos serviços de computação em nuvem e Big Data fazem com que os executivos tenham receio de inovarem na implantação dessas soluções, pois elas não trazem benefícios aos negócios. Os executivos são pressionados para adotar computação em nuvem e Big Data, pois além de uma questão estratégica de aproximação dos clientes e criação de modelos de negócios associado ao Big Data, há o custo alto de manter estruturas computacionais legadas atuais que a computação em nuvem pode reduzir. A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa. As duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira. A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira. As duas afirmações são verdadeiras e a segunda complementa a primeira. As duas afirmações são falsas.
learning, considere as seguintes afirmacoes e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) Algoritmos bayesianos codificam crenças anteriores sobre como os modelos devem se parecer. São utilizados quando a quantidade de dados não é significativa para treinar o aprendizado de máquina e formar um modelo confiável. ( ) Algoritmos baseados em instância para treinar dados montam categoria de novos dados com base na semelhança dos dados de treinamento. Esse conjunto de algoritmo é conhecido como aprendiz preguiçoso, pois não há etapa de treinamento. ( ) Clustering é uma técnica simples aplicada a algoritmos que busca entender, classificar e agrupar um objeto com parâmetros semelhantes. No clustering, os elementos agrupados em um cluster são muito mais semelhantes entre si do que os elementos de outro cluster. ( ) Aprendizado profundo leva este nome pois utiliza estrutura de ramificação chamada nó, que é semelhante aos galhos ou raiz de uma árvore para representar uma decisão. V – V – F – V. V – F – F – V. V – V – F – F. V – V – V – F. F – F – V – V.