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Conforme Zhou et al (2017), as técnicas de Machine Learning (Aprendizado de Máquina) promovem grandes impactos em uma variedade de aplicações na computação, tais como: processamento, $\qquad$ neurociência e $\qquad$ Internet das Coisas. Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas acima.
a. Compreensão de linguagem natural; Internet das Coisas.
b. Processamento de Sinal; Compreensão de linguagem natural.
c. Métodos de Visualização; Négocios.
d. Data Mining; Internet das Coisas.
e. Négocios; Internet das Coisas.
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ano passado

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ano passado

Para responder a essa questão, precisamos analisar as lacunas e as opções apresentadas. O texto menciona que as técnicas de Machine Learning têm impactos em áreas como "processamento", "neurociência" e "Internet das Coisas". Vamos analisar as alternativas: a) Compreensão de linguagem natural; Internet das Coisas. - A compreensão de linguagem natural é uma aplicação de Machine Learning, mas não se encaixa na primeira lacuna que menciona "processamento". b) Processamento de Sinal; Compreensão de linguagem natural. - O processamento de sinal é uma área que se relaciona com técnicas de Machine Learning e se encaixa bem na primeira lacuna. A compreensão de linguagem natural também é uma aplicação relevante. c) Métodos de Visualização; Négocios. - Embora métodos de visualização sejam importantes, não se encaixam nas lacunas mencionadas. d) Data Mining; Internet das Coisas. - Data Mining é uma técnica relacionada, mas não se encaixa na primeira lacuna que menciona "processamento". e) Négocios; Internet das Coisas. - Negócios é uma área de aplicação, mas não se encaixa na primeira lacuna. A alternativa que melhor preenche as lacunas, considerando as áreas de impacto mencionadas, é: b) Processamento de Sinal; Compreensão de linguagem natural.

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Os Banco de dados baseados neste modelo utilizam o conceito de uma chave e um valor, conhecido como tabela hash, para consistir nos registros e garantir que não ocorra redundância (VARDANYAN, 2013).
Assinale abaixo os bancos de dados que correspondem a esse modelo:
a. Couchbase e MongoDB.
b. Couchbase e DynamoDB.
c. DynamoDB e MongoDB.
d. Kyoto Cabinet e Cassandra.
e. MongoDB e Redis.

Trata-se de um serviço de banco de dados NoSQL em nuvem. Que tem como característica ser veloz e flexível para todas as aplicações que precisam de latência constante (MATOS, 2019).
Assinale alternativa que corresponde ao tipo de banco de dados descrito:
a. DynamoDB.
b. Redis.
c. Hdbase.
d. MongoDB.
e. Cassandra.

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