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O texto anterior traz alguns fatos importantes sobre o uso de PLN na área da saúde, considerando o texto e nosso conhecimento sobre o que tema, indique qual das alternativas descreve melhor como o PLN pode beneficiar a área de saúde.
Indique a alternativa correta sobre o uso do Processamento de Linguagem Natural (PLN) na área da saúde.
Melhorando a precisão no diagnóstico de doenças com base na análise de registros médicos eletrônicos.
Automatizando a cirurgia robótica para procedimentos mais seguros.
Desenvolvendo medicamentos por meio da análise de textos científicos.
Gerenciando a logística de hospitais para reduzir custos operacionais.
Aumentando a eficiência da administração de hospitais por meio de chatbots de atendimento ao paciente.

Exercícios Para o Conhecimento

há 10 meses

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QUESTIONARIO UNIDADE II CIENCIA DE DADOS

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Respostas

Ed

há 10 meses

A alternativa que descreve melhor como o Processamento de Linguagem Natural (PLN) pode beneficiar a área da saúde é: Melhorando a precisão no diagnóstico de doenças com base na análise de registros médicos eletrônicos. O PLN pode analisar grandes volumes de texto em registros médicos, ajudando a identificar padrões e informações relevantes que podem levar a diagnósticos mais precisos.

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Considerando nosso material didático, indique qual é a etapa do processo de análise de dados que envolve a obtenção das informações necessárias para a análise.
Qual é a etapa do processo de análise de dados que envolve a obtenção das informações necessárias para a análise?
Coleta de dados.
Limpeza de dados.
Organização dos dados.
Tabulação.
Seleção de atributos.

“Normalizar os dados é importante em muitos algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, redes neurais e algoritmos baseados em distância (por exemplo, k-Nearest Neighbors), porque ajuda a evitar que recursos com escalas diferentes dominem o processo de aprendizado. A normalização, geralmente, envolve a transformação dos dados para que eles tenham uma média zero e uma variância unitária. Isso pode ser feito subtraindo a média de cada valor e dividindo pelo desvio-padrão dos dados.”
Qual é a técnica de normalização que transforma os dados para terem média zero e desvio-padrão um?
Normalização Z-score.
Normalização por escala logarítmica.
Normalização Min-Max.
Padronização.
Codificação de variáveis categóricas.

Após analisar em nosso material didático as informações sobre validação cruzada, assinale a alternativa que indica qual é a principal vantagem da validação cruzada em relação ao split tradicional de treinamento e teste.
Qual é a principal vantagem da validação cruzada em relação ao split tradicional de treinamento e teste?
Utiliza todos os dados disponíveis tanto para treinamento quanto para teste.
Permite uma avaliação justa e imparcial do desempenho do modelo.
Reduz a variância da estimativa do desempenho do modelo.
Preserva a ordem temporal dos dados em problemas de séries temporais.
Garante que a proporção de classes seja preservada em cada conjunto.

Qual é a importância do benchmarking na ciência de dados?
Todas as alternativas estão corretas.
Permite comparar o desempenho relativo de diferentes abordagens.
Identifica as melhores práticas, técnicas e modelos em um determinado domínio.
Fornece uma referência para medir o desempenho do modelo em dados não vistos.
Avalia a capacidade de generalização do modelo.

Qual é o objetivo principal da remoção de stopwords em processamento de linguagem natural?
Reduzir a dimensionalidade do texto.
Melhorar a compreensão de palavras complexas.
Aumentar o número de palavras-chave no texto.
Aumentar a variabilidade das palavras em um texto.
Destacar as palavras de ligação em um texto.

Considerando a definição de visão computacional aplicada à ciência de dados, qual das aplicações a seguir pode ser associada a ela?
Vigilância por vídeo.
Previsão do tempo.
Tradução automática de idiomas.
Composição musical automática.
Diagnóstico médico por imagem.

Qual é uma das limitações da métrica de acurácia na avaliação de modelos de aprendizado de máquina?
A acurácia não fornece uma medida geral do desempenho do modelo.
A acurácia não leva em consideração os falsos positivos.
A acurácia não considera a sensibilidade do modelo.
A acurácia não é adequada para problemas de classificação binária.
A acurácia não é afetada pela presença de dados desbalanceados.

Qual é a principal vantagem das APIs de Inteligência Artificial (IA) para os desenvolvedores?
Economizam tempo e recursos ao aproveitar recursos de IA pré-criados.
Permitem que os desenvolvedores criem recursos de IA do zero.
Oferecem suporte técnico apenas para problemas básicos.
Exigem que os desenvolvedores sejam especialistas em IA para integração.
São projetadas apenas para chatbots e assistentes virtuais.