Com base no previsto na Lei n.º 12.527/2011, Lei de Acesso à Informação (LAI), e na Lei n.º 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), julgue o próximo item.

A transferência internacional de dados pessoais é permitida a países ou organismos internacionais que tenham legislação equivalente à LGPD.

Com base no previsto na Lei n.º 12.527/2011, Lei de Acesso à Informação (LAI), e na Lei n.º 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), julgue o próximo item.

Conforme a LGPD, o tratamento de dados pessoais sensíveis poderá ocorrer sem fornecimento de consentimento do titular, nas hipóteses em que for indispensável para a garantia da prevenção à fraude e à segurança do titular, nos processos de identificação e autenticação de cadastro em sistemas eletrônicos.

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.

No que se refere a deep learning e mineração de dados, julgue o item subsecutivo. 

A mineração de dados é comumente classificada por sua capacidade de realizar determinadas tarefas, entre as quais está a estimação, que, embora similar à classificação, é usada quando o registro é identificado por um valor numérico e não um categórico.

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.

Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, do tratamento e da visualização de dados, julgue o item que se segue.

Em ETL, o armazenamento de dados pode ser feito em bancos de dados ou em data warehouse, mas não em data lakes, porque estes seguem um padrão diferente e, geralmente, armazenam seus dados por meio do armazenamento de objetos ou nos HDFS (hadoop distributed file systems).

Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, do tratamento e da visualização de dados, julgue o item que se segue.

A limpeza de dados consiste no processo de reorganização dos dados para a garantia de sua qualidade e consistência.  

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.