Questões de Concurso Comentadas para cvm

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Q2517618 Engenharia de Software
Considere um modelo de rede neural projetado para tarefas de classificação de imagens. A arquitetura da rede consiste em várias camadas, incluindo camadas de entrada, ocultas e de saída. Durante o treinamento, o modelo aprende a atribuir imagens de entrada a classes predefinidas (por exemplo, “gato”, “cachorro”, “pássaro”, etc.).

Sobre o papel da camada de saída nessa rede neural, é correto afirmar que ela:
Alternativas
Q2515936 Banco de Dados
Maria, analista de mercado da CVM, precisa analisar milhares de negociações financeiras para obter insights e tomar decisões ao longo do dia. Maria apresentou a demanda para Tiago, o arquiteto de big data da CVM.
Para processar as negociações financeiras como uma sequência de eventos no tempo, agrupando e filtrando os dados à medida que são capturados, o componente da arquitetura de big data que Tiago deve desenvolver é o:
Alternativas
Q2515935 Algoritmos e Estrutura de Dados
O resultado da aplicação de um algoritmo de Aprendizado de Máquina é um modelo que será usado para realizar predições. Quanto melhor o modelo gerado, mais precisas serão as predições.

A precisão ou a acurácia de um modelo de Aprendizado de Máquina é medida por meio do método:
Alternativas
Q2515934 Programação
Para desenvolver uma aplicação de Processamento de Linguagem Natural (PLN), é necessário realizar tarefas de pré-processamento no corpus de entrada, como a separação do texto em palavras. Observe a execução do seguinte fragmento de uma tarefa de PLN:

Entrada: “Bia é uma forte candidata do concurso da CVM.”
Saída: quantidade de unidades linguísticas = 14

A tarefa de PLN que faz a separação do texto em unidades linguísticas mínimas é a: 
Alternativas
Q2515933 Banco de Dados
Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfrentado pelos cientistas de dados. Uma das principais tarefas utilizadas para diminuir a complexidade desses dados é reduzir sua dimensionalidade preservando as características (features) mais importantes.
No ciclo de vida de ciência de dados, a tarefa de redução de dimensionalidade dos dados é executada na fase:
Alternativas
Respostas
161: C
162: D
163: B
164: B
165: D