Questões de Concurso Para tecnologista pleno

Acerca do desenvolvimento de pipelines e do processamento distribuído para aprendizado de máquina, julgue o seguinte item. 

A gestão eficiente de recursos como CPU e memória não é uma consideração crítica em pipelines de aprendizado de máquina, pois os recursos podem ser alocados dinamicamente, conforme necessário. 

Acerca do desenvolvimento de pipelines e do processamento distribuído para aprendizado de máquina, julgue o seguinte item. 

Um dos propósitos da ferramenta Docker, no contexto de desenvolvimento de pipelines para aprendizado de máquina, é facilitar a criação e distribuição de ambientes isolados, proporcionando uma melhoria na segurança do ambiente de desenvolvimento. 

Acerca do desenvolvimento de pipelines e do processamento distribuído para aprendizado de máquina, julgue o seguinte item. 

MLflow é uma ferramenta exclusiva para uma única tarefa, como treinamento ou implantação de modelos, proporcionando funcionalidades para experimentação, rastreamento de parâmetros e métricas, reprodução de modelos, empacotamento e implantação. 

Acerca do desenvolvimento de pipelines e do processamento distribuído para aprendizado de máquina, julgue o seguinte item. 

Apache Spark é frequentemente usado para escalabilidade em ambientes de aprendizado de máquina. 

Acerca do desenvolvimento de pipelines e do processamento distribuído para aprendizado de máquina, julgue o seguinte item. 

Kubeflow é um serviço de nuvem autônomo para gerenciamento e processamento de grandes volumes de dados. 

Julgue o próximo item, relativos a linguagens, ferramentas e bibliotecas que facilitam a criação, o treinamento e a implantação de modelos de software com aprendizado de máquina. 

O PyTorch permite que os desenvolvedores definam seus modelos de maneira dinâmica, o que pode ser vantajoso em cenários nos quais a estrutura do modelo tem de ser modificada.  

Julgue o próximo item, relativos a linguagens, ferramentas e bibliotecas que facilitam a criação, o treinamento e a implantação de modelos de software com aprendizado de máquina. 

Spacy é uma biblioteca Python eficiente e rápida para processamento de linguagem natural, mas não oferece recursos como análise morfológica, entidades nomeadas em texto e integração com modelos de aprendizado de máquina pré-treinados. 

Julgue o próximo item, relativos a linguagens, ferramentas e bibliotecas que facilitam a criação, o treinamento e a implantação de modelos de software com aprendizado de máquina. 

A biblioteca Scikit-learn do Python inclui métricas de avaliação padrão, métodos para validação cruzada, busca de hiperparâmetros e outras ferramentas para avaliação do desempenho de modelos de classificação. 

Julgue o próximo item, relativos a linguagens, ferramentas e bibliotecas que facilitam a criação, o treinamento e a implantação de modelos de software com aprendizado de máquina. 

Bibliotecas como TensorFlow e PyTorch são exclusivas para algoritmos de aprendizado profundo e não são adequadas para tarefas de aprendizado de máquina tradicionais. 

Julgue o próximo item, relativos a linguagens, ferramentas e bibliotecas que facilitam a criação, o treinamento e a implantação de modelos de software com aprendizado de máquina. 

Pandas e NumPy são bibliotecas que oferecem uma base sólida para a realização de tarefas de análise de dados, desde a importação de dados até a visualização de resultados. 

Julgue o item que se segue, relativos à OWL e tecnologias semânticas. 

OWL é o padrão atual em linguagens para ontologia na web, recomendada como principal linguagem para construção de ontologias, segundo o consórcio W3C.