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Considerando o exposto, analise as asserções a seguir quanto ao emprego de ETL: I. O ETL pode ser usado para centralizar os dados em um único repositório de dados, viabilizando o aprendizado de máquina. II. O ETL é usado para transformar dados de uma base de dados em um modelo .doc. III. ETL é uma técnica de mineração de dados que pode ser usada para descobrir padrões nos dados. IV. O ETL pode ajudar a mover dados de várias fontes de IoT (Internet of Things) para um único local onde você pode analisá-los. Está correto o que se afirma em:

I, II e III.
I e II.
II e III.
I e IV.
II, III, IV.
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Questões Para a Compreensão

há 11 meses

Respostas

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há 11 meses

Vamos analisar cada asserção: I. O ETL pode ser usado para centralizar os dados em um único repositório de dados, viabilizando o aprendizado de máquina. Verdadeiro, o ETL (Extração, Transformação e Carga) é frequentemente utilizado para centralizar dados, o que é essencial para análises e aprendizado de máquina. II. O ETL é usado para transformar dados de uma base de dados em um modelo .doc. Falso, o ETL não é utilizado para transformar dados em documentos .doc. Ele é usado para preparar dados para análise, não para formatos de documentos. III. ETL é uma técnica de mineração de dados que pode ser usada para descobrir padrões nos dados. Falso, o ETL não é uma técnica de mineração de dados, mas sim um processo de preparação de dados. A mineração de dados é uma etapa posterior que pode usar os dados preparados pelo ETL. IV. O ETL pode ajudar a mover dados de várias fontes de IoT (Internet of Things) para um único local onde você pode analisá-los. Verdadeiro, o ETL é adequado para integrar dados de várias fontes, incluindo dispositivos IoT. Com base nessa análise, as asserções corretas são I e IV. Portanto, a alternativa correta é: I e IV.

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Aprendizado supervisionado, porque existe uma variável simbolizada pelos sinais de aprovação e rejeição, indicando o caminho correto a ser percorrido pelo veículo autônomo.
Aprendizado por reforço, porque, diante da ação tomada pelo agente inteligente, tem-se um estímulo de rejeição ou aprovação relativo às consequências decorrentes daquela ação.
Aprendizado por reforço, porque existe uma variável simbolizada pelos sinais de aprovação e rejeição indicando o caminho a ser percorrido pelo veículo autônomo.
Aprendizado não supervisionado, porque o veículo autônomo irá seguir o mesmo caminho de outros veículos que já passaram pela rotatória e que são do mesmo grupo indicado pelos sinais de aprovação e rejeição.
Aprendizado supervisionado, porque, diante da ação tomada pelo agente inteligente, tem-se um retorno de rejeição ou aprovação relativo às consequências decorrentes daquela ação.

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