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Acerca de modelagem computacional e inteligência artificial aplicada à biologia, julgue o item subsecutivo.
Aprendizado de máquina tem sido utilizado para substituir métodos estatísticos convencionais, inclusive regressão linear e modelagem estatística baseada em mínimos quadrados parciais, em modelagens de vias metabólicas.
Acerca de modelagem computacional e inteligência artificial aplicada à biologia, julgue o item subsecutivo.
Redes neurais gráficas são ferramentas importantes na modelagem de vias metabólicas e utilizam métodos, como random forest e XGBoost, para prever reações enzimáticas e detectar relações entre metabólitos.
Tendo em vista os recentes avanços da inteligência artificial na bioinformática, julgue o item a seguir.
Na detecção e na classificação de elementos transponíveis por aprendizado de máquina, o conjunto de dados pode ser altamente desequilibrado, o que torna inadequadas algumas métricas, como precisão e curvas ROC (receiver operating characteristic).
Tendo em vista os recentes avanços da inteligência artificial na bioinformática, julgue o item a seguir.
As redes neurais convolucionais são amplamente utilizadas em bioinformática para o processamento de sequências genômicas, pois sua arquitetura permite capturar relações temporais e de longo alcance nas sequências de DNA, de forma similar ao que ocorre no processamento de séries temporais.
Qual a fórmula que o funcionário deve utilizar para encontrar o maior valor entre os dois grupos?
I. Os sites visitados pelo usuário no modo anônimo não aparecem no histórico de navegação do Google Chrome.
II. No modo visitante, o usuário não vai encontrar nem poderá mudar as informações de outros perfis de usuário do Google Chrome.
III. O modo anônimo tem um comportamento bastante similar ao modo visitante, com a diferença de permitir anonimato completo, ou seja, o usuário fica incógnito de maneira que não possa ser rastreado por provedores de serviços de internet.
É verdadeiro o que se afirma em
A capacidade de essa ferramenta prever com precisão a propagação de informações em tempo real é diretamente proporcional à granularidade dos dados coletados, independentemente da complexidade dos algoritmos utilizados.