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Qual é a principal vantagem das APIs de Inteligência Artificial (IA) para os desenvolvedores?
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.
Economizam tempo e recursos ao aproveitar recursos de IA pré-criados.
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.

Desafios para Aprender

há 12 horas

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há 12 horas

QUESTIONÁRIO UNIDADE II CIÊNCIA DE DADOS

UNIP

Respostas

Ed

há 12 horas

A principal vantagem das APIs de Inteligência Artificial (IA) para os desenvolvedores é que elas economizam tempo e recursos ao aproveitar recursos de IA pré-criados. Isso permite que os desenvolvedores integrem funcionalidades avançadas de IA em seus sistemas sem precisar criar esses recursos do zero, facilitando o desenvolvimento e acelerando a entrega de soluções.

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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.
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 à visão computacional?
Vigilância por vídeo.
Previsão do tempo.
Tradução automática de idiomas.
Composição musical automática.
Diagnóstico médico por imagem.

Quando a regressão logística é mais apropriada em análise estatística?
Quando a variável de resposta é categórica e binária.
Quando a relação entre a variável de resposta e a variável explicativa é linear.
Quando a variável de resposta é contínua.
Quando a relação entre as variáveis é não linear.
Quando se deseja modelar séries temporais.

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.

Leia o texto a seguir e indique a alternativa correta:

Uso do Processamento de Linguagem Natural (PLN) na área da saúde.

“A seção de dados não organizados na área da saúde chega a 80%. Sem PNL, é quase impossível obter os dados compreensíveis e úteis. Com PNL, fica mais simples lidar com esse pedaço. Não é à toa que todo o investimento em PNL na área da saúde foi de US$ 1 bilhão em 2016. Ele continua a aumentar e está previsto que se tornará US$ 2,6 bilhões em 2021.

Um dos resultados imediatos de PNL foi a diminuição do tempo necessário para chegar a uma diretriz clínica. Segundo especialistas, caiu 60%. Em uma dessas pesquisas, a IBM Watson conduziu um programa piloto em que a IBM executou seu algoritmo em enormes 21 milhões de gravações e, com uma eficiência de 85%, reconheceu 8.500 pacientes que correm o risco de insuficiência cardíaca congestiva em uma semana...”
Considerando o texto e nosso conhecimento sobre o tema, indique qual das alternativas descreve melhor como o PLN pode beneficiar a área de 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.