BoW (bag of words) é uma técnica de processamento de linguagem natural que transforma um texto em um vetor, considerando a frequência e a ordem ou o contexto das palavras presentes. 

A validação cruzada é uma técnica utilizada para prover a generalização de um modelo treinado, aprimorando seu desempenho e identificando problemas potenciais, como overfitting e underfitting. 

O deep learning é um subconjunto do machine learning que elimina parte do pré-processamento de dados, pois, por meio de técnicas como descente de gradiente e retropropagação, o algoritmo se ajusta para melhorar a precisão do modelo.

4 Na validação cruzada K-fold em que k = 5, os dados são divididos em 5 partes, sendo um subconjunto de tamanho k − 1 para teste e o restante para validação, o que resulta em uma métrica de avaliação média para o modelo. 

O agrupamento é um método de aprendizado não supervisionado que busca a similaridade entre os dados e, uma vez identificada tal similaridade, organiza os itens em clusters específicos

O aprendizado por transferência transdutiva ocorre quando os domínios de origem e alvo são os mesmos, mas as tarefas que o modelo deve concluir são diferentes.

O parâmetro temperature em LLM regula a amplitude da diversidade e criatividade nas previsões produzidas pelo modelo. 

As redes neurais LSTM (long short-term memory) são um tipo de rede neural convulacional projetada para lidar com problemas de memória de longo prazo em sequências de dados.

A automação do ciclo de produção de modelos de aprendizado de máquina percorre diversas etapas, desde a ingestão de dados até a implantação, e inclui atividades como pré-processamento, treinamento de modelos e validação. 

Em MLOps, o controle de versão abrange o monitoramento das mudanças nos ativos de aprendizado de máquina, visando assegurar a reprodutibilidade e a auditabilidade dos treinamentos desses modelos.

De acordo com os princípios de governança e ética relativos à inteligência artificial, a opacidade sobre os algoritmos é encorajada como prática padrão para garantir a eficácia dos sistemas.

A realização de testes no DevSecOps apoia-se no uso de ferramentas de teste dinâmico de segurança de aplicativos (DAST) com base nas recomendações do OWASP. 

Integração, entrega e implementação contínuas e com segurança em todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software são os princípios básicos do DevOps.

No BDD, os nomes dos métodos de testes não são códigos, mas frases com significado real, a exemplo das histórias de usuários.  

O TDD (test driven development) é um tipo de teste unitário em que a especificação de teste é escrita logo após o código para validar o comportamento desejado.

Na sprint planning, o product owner é o responsável, para cada item do product backlog, por planejar e definir a forma como será executado o trabalho necessário para criar um incremento que atenda à definição de pronto no Scrum.

O Kanban é uma ferramenta que prevê o progresso de uma sprint no Scrum.