Julgue o item a seguir, relativo à ferramenta SAS (statistical analysis software).

A ferramenta SAS pode ser utilizada para uma ampla gama de tarefas, incluindo-se análise exploratória de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial e mineração de dados.

Acerca de visão computacional, julgue o item seguinte. 

A visão computacional usa algoritmos para alterar imagens, no que diz respeito, por exemplo, a nitidez, suavização, filtragem ou aprimoramento. 

Acerca de visão computacional, julgue o item seguinte. 

No treinamento, as redes neurais convolucionais recebem imagens e aplicam filtros, que possibilitam a extração de características; após essa extração, a camada de rede neural é utilizada para classificar a imagem.

Acerca de visão computacional, julgue o item seguinte. 

Visão computacional consiste no reconhecimento de imagem (análise de pixel e padrão de imagens), pela identificação de objetos básicos em uma imagem.  

Julgue o próximo item, a respeito de PNL (processamento de linguagem natural).

O PNL estuda o desenvolvimento de programas computacionais que analisam, reconhecem e(ou) geram textos em linguagens humanas ou naturais. 

Julgue o próximo item, a respeito de PNL (processamento de linguagem natural).

Do ponto de vista computacional, pode-se dividir o PLN em algumas etapas; na etapa do pré-processamento de texto, este é dividido em unidades menores, que podem ser palavras, frases ou subpalavras, o que facilita a análise e a compreensão textual.  

Julgue o próximo item, a respeito de PNL (processamento de linguagem natural).

No PLN, após o processamento inicial, podem ser realizadas análises no conjunto de dados, as quais estão relacionadas aos três níveis de reconhecimento e análise: morfológico, sintático e semântico.

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. 

A regressão linear é o método mais utilizado de análise preditiva; nela, são usadas relações lineares entre uma variável dependente (destino) e uma ou mais variáveis independentes (preditores) para prever o futuro do destino.

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. 

A classe de algoritmos denominada classificação é utilizada no grupo de aprendizado não supervisionado; esse modelo aprende a executar uma tarefa a partir de dados não rotulados (sem um resultado conhecido), apenas com base em suas características e padrões semelhantes.

Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente. 

Os sistemas de recomendação utilizam vários algoritmos, entre os quais estão os embasados em conteúdo, cuja abordagem consiste em analisar as interações passadas dos usuários com os produtos.

A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir.

Para permitir que computadores processem a linguagem humana na forma de dados de texto, ou de voz, entendendo seu significado integral, o processamento de linguagem natural combina linguística computacional, modelagem com base em regras da linguagem humana, com modelos estatísticos, de machine learning e de deep learning.

A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir.

As redes neurais artificiais são um subconjunto de machine learning, estão no cerne dos algoritmos de deep learning e são compostas por camadas de um nó, contendo uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. 

A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir.

Umas das principais diferenças entre o backpropagation e o SGD (stochastic gradient descent) é a forma como os pesos são atualizados, visto que o SGD utiliza o gradiente calculado para todos os dados de treinamento, ao passo que o backpropagation usa o gradiente calculado apenas para um mini-batch de dados de treinamento.

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Ocorre sobreajuste quando um modelo de dados é incapaz de capturar o relacionamento entre as variáveis de entrada e saída com precisão, o que gera uma alta taxa de erro tanto no conjunto de treinamento quanto nos dados não exibidos. 

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado.

No aprendizado supervisionado, os algoritmos de Naive Bayes e o de máquinas de vetores de suporte são utilizados tanto na classificação quanto na regressão.

Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado.

A regressão logística é usada para fazer uma previsão sobre uma variável categórica comparada a uma contínua; assim como a regressão linear, a regressão logística também pode ser usada para estimar o relacionamento entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.

Julgue o próximo item, relativo a controle de dados, compilação e engenharia de software.

É tarefa da área de engenharia de software a organização dos processos de softwares, que englobam insumos, produtos e pessoal envolvido.