Questões de Noções de Informática - Inteligência Artificial e Automação para Concurso - Página 8

Q3684757

Ano: 2025 Banca: DECORP Órgão: Prefeitura de Tarauacá - AC Provas: DECORP - 2025 - Prefeitura de Tarauacá - AC - Agente de Combate às Endemias | DECORP - 2025 - Prefeitura de Tarauacá - AC - Agente de Controle de Zoonoses | DECORP - 2025 - Prefeitura de Tarauacá - AC - Auxiliar de Saúde Bucal | DECORP - 2025 - Prefeitura de Tarauacá - AC - Fiscal Sanitário | DECORP - 2025 - Prefeitura de Tarauacá - AC - Microscopista | DECORP - 2025 - Prefeitura de Tarauacá - AC - Técnico em Enfermagem | DECORP - 2025 - Prefeitura de Tarauacá - AC - Técnico em Laboratório |

Q3684757 Noções de Informática

Notas de uma reunião devem ser transformadas em um resumo claro para a equipe com o uso de ChatGPT/Copilot. Marque o procedimento que assegura controle de riscos e gera valor verificável.

A

Abrir a ferramenta, inserir notas sem ajustes e publicar imediatamente o texto gerado.

B

Definir objetivo e público, remover dados pessoais, registrar o prompt, revisar em dupla e salvar.

C

Inserir todo o conteúdo bruto, exigir resposta curta e confiar no histórico de chat para rastrear decisões.

D

Pedir que a ferramenta escreva em tom jurídico e liberar o envio por confiança na referência citada.

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Q3675032

Ano: 2025 Banca: FUNCERN Órgão: IF-PE Prova: FUNCERN - 2025 - IF-PE - Professor EBTT - Sistemas Digitais e Segurança de Dados |

Q3675032 Noções de Informática

O SHAP (SHapley Additive exPlanations) é uma abordagem baseada em teoria dos jogos, para explicar os resultados apresentados por modelos de aprendizagem de máquina. A respeito do SHAP, analise as opções a seguir e marque a correta.

A

O valor Shapley de uma característica é a contribuição média marginal que ela traz para a previsão.

B

Um valor Shapley elevado significa que a característica contribuiu positivamente para a classe de interesse.

C

O valor Shapley de uma característica é sua contribuição pura, excluindo a contribuição das outras características.

D

A soma dos valores Shapley é igual à probabilidade da previsão apresentada pelo modelo analisado.

E

O Shapley revela as relações de causa e efeito entre as características e a classe de interesse.

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Q3675026

Ano: 2025 Banca: FUNCERN Órgão: IF-PE Prova: FUNCERN - 2025 - IF-PE - Professor EBTT - Sistemas Digitais e Segurança de Dados |

Q3675026 Noções de Informática

A padronização de dados é uma das etapas do pré-processamento em aprendizagem de máquina, e visa transformar as variáveis para que tenham média 0 e desvio padrão 1. Nesse contexto, uma técnica de padronização de dados é:

A

Principal Component Analysis.

B

Z-score Standardization.

C

Radial Basis Function Kernel.

D

Binarization.

E

Min-Max Normalization.

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Q3675015

Ano: 2025 Banca: FUNCERN Órgão: IF-PE Prova: FUNCERN - 2025 - IF-PE - Professor EBTT - Sistemas Digitais e Segurança de Dados |

Q3675015 Noções de Informática

Um pesquisador da área de Processamento de Linguagem Natural comparou duas abordagens de pré-processamento: uma usando apenas remoção de stop words e outra incluindo também stemming. Considerando seu objetivo e suas implicações, é correto afirmar que o stemming

A

aumenta a dimensionalidade do vocabulário, tornando o modelo mais especializado no corpus.

B

preserva a estrutura gramatical das sentenças, facilitando análises sintáticas.

C

reduz a variabilidade de palavras relacionadas, facilitando a identificação de padrões comuns.

D

garante que palavras estejam presentes no léxico oficial.

E

minimiza perdas semânticas ao normalizar formas flexionadas sem alterar o significado.

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Q3662535

Ano: 2025 Banca: NUCEPE Órgão: SEDUC-PI Prova: NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Analista de Dados |

Q3662535 Noções de Informática

A respeito do conceito e dos tipos de aprendizado de máquinas, qual a alternativa CORRETA?

A

No aprendizado supervisionado, o modelo deve encontrar padrões e relacionamentos nos dados por conta própria.

B

No aprendizado de máquina não supervisionado, o modelo de regressão linear é apropriado.

C

O aprendizado por esforço é um tipo de aprendizado de máquina em que um agente aprende a tomar decisão interagindo com o seu ambiente.

D

Aprendizado de máquina é independente da inteligência artificial.

E

Árvore de decisão não é exemplo de algoritmo de aprendizado supervisionado.

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Q3661593

Ano: 2025 Banca: NUCEPE Órgão: SEDUC-PI Prova: NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Produção de Áudio e Vídeo |

Q3661593 Noções de Informática

Texto associado

“A OpenAI, empresa de inteligência artificial responsável pelo ChatGPT, lançou um novo modelo chamado Sora, que transforma texto em vídeos de até um minuto de forma “realista” e “criativa”. (...) De acordo com a OpenAI, Sora é capaz de criar vídeos de até 60 segundos a partir de instruções em textos, com cenas complexas com personagens, tipos específicos de movimentos e detalhes precisos. “O modelo entende não apenas o que o usuário pediu no prompt, mas também como essas coisas existem no mundo físico”, diz o anúncio da ferramenta. Para gerar essas imagens, Sora tem um “profundo conhecimento de linguagem”, o que permite a interpretação precisa das instruções e a geração de personagens atraentes que são capazes de expressar emoções” (Gabriela Mancini, CNN Brasil, 2024).

O modelo Sora, da OpenAI, em popularização para os conteúdos audiovisuais para a Web, é um exemplo de:

A

Chatboot.

B

Media training.

C

Internet Quântica.

D

Inteligência Natural.

E

Inteligência Artificial Generativa.

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Q3660455

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: AgSUS Prova: FGV - 2025 - AgSUS - Analista de Gestão Tecnologia da Informação |

Q3660455 Noções de Informática

Árvore de Decisão (AD) é um método de aprendizado supervisionado não paramétrico usado para tarefas de classificação e regressão que podem ser facilmente implementados Python 3.0 através da biblioteca scikit-learn versão 1.7. Com relação às vantagens da utilização das AD através dessa biblioteca, analise as afirmativas a seguir.

I. O custo de uso da AD é logarítmico em relação ao número de pontos de dados usados para treinar a árvore.
II. As previsões das AD são suaves e contínuas e apresentam aproximações constantes por partes. Portanto, são boas para extrapolação de dados.
III. AD apresentam bom desempenho mesmo que suas suposições sejam de alguma forma violadas pelo modelo verdadeiro a partir do qual os dados foram gerados.
IV. AD são estáveis, pois grandes variações nos dados podem resultar na geração de árvore equivalentes. Essa condição é assegurada pelo uso de AD dentro de pequenos conjuntos de dados.

Está correto o que se afirma em

A

I, II, III e IV.

B

II e IV, apenas.

C

II e III, apenas.

D

I e IV, apenas.

E

I e III, apenas.

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Q3660210

Ano: 2025 Banca: VUNESP Órgão: UNESP Prova: VUNESP - 2025 - UNESP - Assistente de Suporte Acadêmico IV - Área de Atuação: Centro de Pesquisa Política e Social - Edital nº 127 |

Q3660210 Noções de Informática

Consiste em um desafio ético associado ao uso de inteligência artificial generativa:

A

incapacidade de gerar conteúdo criativo.

B

risco de propagação de informação incorreta por meio de textos falsos.

C

falta de recursos computacionais para treinar modelos.

D

exclusão de dados estruturados no treinamento.

E

limitação de modelos a tarefas simples.

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Q3660209

Ano: 2025 Banca: VUNESP Órgão: UNESP Prova: VUNESP - 2025 - UNESP - Assistente de Suporte Acadêmico IV - Área de Atuação: Centro de Pesquisa Política e Social - Edital nº 127 |

Q3660209 Noções de Informática

Qual tecnologia está por trás de modelos como o ChatGPT para geração de texto?

A

Árvores de decisão.

B

Bancos de dados relacionais.

C

Regressão logística.

D

Algoritmos de clustering.

E

Transformers.

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Q3660193

Ano: 2025 Banca: VUNESP Órgão: UNESP Prova: VUNESP - 2025 - UNESP - Assistente de Suporte Acadêmico IV - Área de Atuação: Centro de Pesquisa Política e Social - Edital nº 127 |

Q3660193 Noções de Informática

Leia o texto a seguir:

As Ciências Sociais Computacionais têm se caracterizado como um novo campo da ciência que não se limita a big data e à análise de redes sociais ou modelos de simulação social, mas compreende tudo isso. Elas têm por objetivo processar dados e executar simulações em escala planetária, levando em consideração toda a população mundial. Principalmente, porque eventos que ocorrem em um lugar podem ter enormes consequências no outro lado do mundo. O surgimento das Ciências Sociais Computacionais abre vários questionamentos e intensifica o movimento autorreflexivo que as Ciências Sociais vivenciam desde as chamadas “Virada Linguística” e “Ontológica” iniciadas na segunda metade do século XX. Desse surgimento, emergem diferentes angústias epistemológicas.

(Patrícia P. Pavesi e Julio Valentim. “Ciências Sociais

Computacionais: um novo paradigma para as

Ciências Sociais?”. Em: Simbiótica, 2021. Adaptado)

Entre as inquietações de natureza epistemológica associadas ao surgimento das Ciências Sociais Computacionais, conforme Patrícia Pavesi e Julio Valentim, destaca-se

A

a necessidade operacional de integrar bases massivas de dados com diferentes formatos e padrões.

B

a ausência de modelos matemáticos capazes de representar redes sociais em nível local.

C

o impacto econômico do desenvolvimento de infraestrutura de supercomputação para pesquisa.

D

o risco de reduzir a complexidade dos fenômenos sociais a padrões meramente quantitativos.

E

a prioridade concedida a estudos de caso, em detrimento da comparação internacional.

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Q3658560

Ano: 2025 Banca: NUCEPE Órgão: SEDUC-PI Prova: NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Desenvolvimento de Sistemas |

Q3658560 Noções de Informática

A Inteligência Artificial é um ramo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de simular a inteligência humana.

Qual das seguintes áreas não esta diretamente relacionada a Inteligência Artificial?

A

Processamento de Linguagem Natural.

B

Visão Computacional.

C

Robótica.

D

Compiladores.

E

Sistemas Especialistas.

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Q3656249

Ano: 2025 Banca: NUCEPE Órgão: SEDUC-PI Provas: NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Língua Portuguesa | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Matemática | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Língua Inglesa | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Língua Espanhola | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Pesca | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Alimentos Com Ênfase em Laticínios | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Controle Ambiental | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Eletrotécnica Com Ênfase em Eletromecânica | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Desenvolvimento de Sistemas | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Canto | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Eletrotécnica com Ênfase em Hidrogênio Verde | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Sistemas de Energia Renovável | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Análises Clínicas | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico de Agente Comunitário de Saúde | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Segurança do Trabalho | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Edificações | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Enfermagem | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de AEE | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Manutenção Automotiva | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Mineração | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Administração | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Marketing Digital | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Artesanato Com Ênfase em Empreendedorismo | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Química | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Física | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Instrumento Musical | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Teatro | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Biologia | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Guia de Turismo | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de História | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Geografia | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Serviços de Restaurante e Bar | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Dança | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Modelagem do Vestuário | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Produção de Áudio e Vídeo | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Filosofia | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Sociologia | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Informática | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Arte | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Polivalência | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor de Educação Física | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Agropecuária | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Agricultura - Map | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Farmácia | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Nutrição e Dietética | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Saúde Bucal | NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Programação de Jogos Digitais |

Q3656249 Noções de Informática

A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.
Disponível em https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=pt-BR. Acesso em 22 de setembro de 2024.

Com base nos benefícios e aplicações de inteligência artificial, avalie as seguintes afirmações:
I. A inteligência artificial pode automatizar fluxos de trabalho e processos ou trabalhar de forma independente e autônoma de uma equipe humana.
II. A inteligência artificial pode ser utilizada apenas em robôs físicos.
III. O reconhecimento de imagens é um exemplo de aplicação de inteligência artificial.
IV. A inteligência artificial não pode ser usada para executar tarefas repetitivas.

Assinale a alternativa que contenha APENAS as afirmações corretas

A

I e II.

B

II e III.

C

III e IV.

D

I e III.

E

II e IV.

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Q3645108

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CNU Prova: FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 7: Justiça e Defesa |

Q3645108 Noções de Informática

No contexto internacional, marcado pela intensificação das disputas geopolíticas e pela transição tecnológica acelerada, o conceito de tecnologias emergentes ganha centralidade estratégica. Essas tecnologias — que incluem inteligência artificial, nanotecnologia, genômica, biotecnologia e robótica avançada — têm sido disputadas por grandes potências como Estados Unidos e China, pois representam instrumentos essenciais para o fortalecimento das capacidades militares, cibernéticas, de vigilância e de controle social, além de redefinirem os padrões de poder e segurança no sistema internacional contemporâneo.
Entre essas tecnologias, destaca-se uma que tem aplicações essenciais nos setores de segurança e defesa, como no controle de sistemas de armamentos autônomos, defesa cibernética, análise preditiva de ameaças e operações de vigilância estratégica em múltiplos domínios. A importância estratégica dessa tecnologia emergente está associada à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados em tempo real, otimizando processos de tomada de decisão e a eficiência operacional de Estados em cenários de conflito híbrido e de dissuasão estratégica.
Diante de tal contextualização, é correto afirmar que, no âmbito da segurança e defesa contemporâneas, a tecnologia emergente de maior impacto geopolítico e militar é a:

A

genômica;

B

biotecnologia;

C

nanotecnologia;

D

robótica avançada;

E

inteligência artificial.

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Q3641771

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SEFAZ-SE - Auditor Fiscal Tributário - Tecnologia da Informação |

Q3641771 Noções de Informática

Em uma rede neural do tipo MLP (multilayer perceptron), o elemento responsável por introduzir não linearidade e permitir que a rede aprenda representações complexas dos dados é

A

o conjunto de pesos sinápticos.

B

a camada de entrada.

C

a camada oculta.

D

a função de ativação.

E

o algoritmo de backpropagation.

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Q3641769

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SEFAZ-SE - Auditor Fiscal Tributário - Tecnologia da Informação |

Q3641769 Noções de Informática

Um modelo de machine learning foi treinado para prever se determinado email é spam ou não. Ao se avaliar o desempenho do modelo, observou-se que a métrica utilizada representava a proporção de exemplos positivos corretamente identificados em relação ao total de exemplos positivos existentes.
A partir dessas informações, é correto afirmar que a métrica utilizada no referido modelo de machine learning é denominada

A

especificidade.

B

revocação.

C

F1-score.

D

acurácia.

E

precisão.

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Q3641483

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CNU Provas: FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 1: Seguridade Social – Saúde, Assistência Social e Previdência Social | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 2: Cultura e Educação | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 3: Ciência e Tecnologia | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 4: Engenharia e Arquitetura | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 5: Administração | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 6: Desenvolvimento Socioeconômico | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 7: Justiça e Defesa |

Q3641483 Noções de Informática

O trabalho que José executa todos os dias é acessar o site do Detran, baixar extratos e incluí-los no sistema de procuradorias para subsidiar análises sobre dívida ativa. Para otimizar esse trabalho, o Departamento de Tecnologia da Informação implementou uma solução que automatiza as tarefas repetitivas do processo que José executa. Para iniciar o processo, José deve dar um clique em um botão para que as tarefas programadas na solução sejam executadas.
A solução implementada no órgão em que José trabalha é do tipo:

A

orquestrador;

B

robô assistido;

C

robô não assistido;

D

modelo de imagem;

E

aprendizado de máquina.

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Q3641482

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CNU Provas: FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 1: Seguridade Social – Saúde, Assistência Social e Previdência Social | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 2: Cultura e Educação | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 3: Ciência e Tecnologia | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 4: Engenharia e Arquitetura | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 5: Administração | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 6: Desenvolvimento Socioeconômico | FGV - 2025 - CNU - Bloco Temático 7: Justiça e Defesa |

Q3641482 Noções de Informática

João elaborou o seguinte texto para enviar ao chefe do seu setor por e-mail:
“A gente do depósito de material tá passando por perrengue mó de que não tem uma coisa pra mó de sentar”.
Na sequência, João utilizou uma solução de Inteligência Artificial (IA) para revisar seu texto e sugerir alterações. O resultado foi:
“A equipe do depósito de materiais está passando por dificuldades porque não há móveis adequados para sentar”.
Para a IA realizar a revisão com o objetivo de obter um texto bem estruturado, rico em vocabulário, a partir de comandos claros e específicos, João utilizou um:

A

prompt;

B

big data;

C

helpdesk;

D

script low-code;

E

corretor ortográfico e gramatical.

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Q3641019

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SEFAZ-SE - Auditor Fiscal Tributário - Geral |

Q3641019 Noções de Informática

Assinale a opção em que é corretamente apresentada uma limitação do particionamento final produzido pelo algoritmo k-means.

A

inaplicabilidade para grupos com formato aproximadamente esférico e de tamanhos variados

B

exigência de que os dados de entrada estejam previamente rotulados

C

imutabilidade do resultado final, independentemente da inicialização dos centroides

D

não utilização de medidas de distância, como a euclidiana, para o cálculo da similaridade entre pontos e centroides

E

necessidade de que o número de grupos (k) seja definido antes da execução do algoritmo

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Q3641017

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SEFAZ-SE - Auditor Fiscal Tributário - Geral |

Q3641017 Noções de Informática

Considerando o contexto da mineração de dados, assinale a opção correta a respeito do funcionamento e das características das árvores de decisão.

A

A impureza de uma partição em uma árvore de decisão será considerada maior quanto mais homogênea ela for em relação às classes dos exemplares.

B

Por não serem adequadas a atributos numéricos, as árvores de decisão são utilizadas de forma exclusiva para atributos categóricos.

C

Cada caminho de uma árvore de decisão — do nó-raiz até uma folha — representa um conjunto de decisões aleatórias aplicadas ao conjunto de treinamento.

D

A interpretação de uma árvore de decisão não é recomendada para justificar decisões, pois o modelo resultante tende a ser opaco e de difícil compreensão.

E

A árvore de decisão pode ser percorrida por um exemplar de teste desde a raiz até uma folha; as decisões são tomadas com base nos atributos, gerando-se uma classificação.

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Q3641015

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SEFAZ-SE - Auditor Fiscal Tributário - Geral |

Q3641015 Noções de Informática

Alguns algoritmos de mineração de dados requerem que os atributos sejam categóricos, o que impossibilita o uso direto de dados numéricos. Para contornar essa limitação, pode-se aplicar a discretização. Acerca desse processo, assinale a opção correta.

A

A discretização não é recomendada para atributos contínuos, pois reduz a capacidade dos algoritmos de aprender padrões úteis.

B

A discretização baseada em histograma utiliza os intervalos de frequência do histograma para segmentar os dados, e os valores são substituídos conforme a faixa em que se encontram.

C

A discretização baseada em entropia é uma função linear por meio da qual se busca maximizar o ganho de informação ao se dividir o conjunto de dados, obtendo-se intervalos com maior relevância para classificação.

D

A discretização por agrupamento atribui aleatoriamente os valores do atributo numérico a grupos fixos, sem levar em conta critérios ou similaridades entre os dados.

E

A técnica de encaixotamento (binning) substitui os valores de um atributo por limites máximos e mínimos arbitrários, desconsideradas a média e a mediana.

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Questões de Concurso Comentadas sobre inteligência artificial e automação em noções de informática

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