Questões de Concurso Para tecnologista pleno
Foram encontradas 1.292 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
A importância da ciência, tecnologia e inovação para a sociedade
Por Benigno Nuñez Novo
(Disponível em: https://www.jusbrasil.com.br/artigos/a-importancia-da-ciencia-tecnologia-e-inovacao-paraa-sociedade/845978281 – texto adaptado especialmente para esta prova).
I. Os investimentos em pesquisa e inovação em países subdesenvolvidos deve ser priorizado, pois os países desenvolvidos são seus dependentes e precisam evoluir.
II. Através da ciência, é possível erradicar doenças e garantir uma maior qualidade de vida à população.
III. Apesar de a tecnologia ter sua origem na ciência, é mais comum que as inovações surjam a partir do mercado.
Quais estão corretas?
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.