Questões de Concurso Comentadas para prefeitura de vitória - es

A otimização de hiperparâmetros é crucial na construção de modelos de Machine Learning, pois pode afetar significativamente o desempenho do modelo. Diversas técnicas de busca são usadas para encontrar a melhor combinação de hiperparâmetros, e entender quais são eficazes para esse propósito é essencial para aprimorar a precisão do modelo.
A técnica apropriada na otimização de hiperparâmetros para um modelo de aprendizado supervisionado, considerando tanto a eficiência quanto a eficácia é a 

No processamento de linguagem natural (PLN), a redução de dimensionalidade é vital para simplificar dados textuais e melhorar o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina. Diversos métodos são usados para esse fim, cada um com suas próprias características.
Na redução de dimensionalidade em PLN, a técnica utilizada é chamada 

No aprendizado de máquina, técnicas de classificação e agrupamento têm objetivos distintos.
Assinale a opção que descreve corretamente uma diferença fundamental entre técnicas de agrupamento e técnicas de classificação. 

O processo de ETL (Extract, Transform, and Load) é importante na integração de dados, especialmente em projetos de data warehousing e business intelligence. Ele envolve três etapas principais, que são fundamentais para garantir a integridade e a qualidade dos dados permitindo análises precisas e insights valiosos.
No processo ETL, a etapa de transformação 

Os formatos de dados XML, JSON e CSV são amplamente usados para armazenamento e troca de informações, cada um com características distintas.
Assinale a opção que descreve corretamente uma diferença entre os padrões XML, JSON e CSV.