Vamos analisar cada afirmativa: I - Além das bases internas dos sistemas organizacionais, as informações também se encontram nos dados nas nuvens, com o data set comportamento do consumidor. Atualmente, com o advento da Internet das Coisas e dos APIs públicos (application programming interface), o acesso às informações está gerando grandes bases de análise. Verdadeira, essa afirmativa está correta, pois reflete a realidade do Big Data e a importância das informações externas. II - Classificações são as técnicas de classificação que poderão ser supervisionadas e não supervisionadas. Esse tipo de método deve ser utilizado para prever os valores de variáveis para cada tipo de categoria. Verdadeira, essa afirmativa está correta, pois descreve as técnicas de classificação em aprendizado de máquina. III - Árvores de decisão simulam o comportamento dos neurônios. Em outras palavras, pode ser considerada um conjunto de unidades de entrada e saída conectadas por camadas intermediárias em que cada ligação tem um peso associado. Falsa, essa afirmativa é incorreta, pois árvores de decisão não simulam o comportamento dos neurônios; essa descrição se refere a redes neurais. IV - Sabemos que a regressão não linear (isto é, a relação entre as variáveis preditoras e a resposta que não segue um comportamento linear) representa as técnicas de agrupamento não supervisionadas. A partir de um conjunto de registros, são gerados os agrupamentos que conterão registros semelhantes. Falsa, essa afirmativa é incorreta, pois a regressão não linear não é uma técnica de agrupamento, mas sim uma técnica de modelagem. Com base nas análises, as afirmativas I e II estão corretas. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: I e II.

reavalie, pois as respostas disponiveis são: Opções da pergunta 3:

Somente I, II e IV

Somente I e IV

Somente II e IV

Somente I e III

Somente III e IV