No contexto de Processamento de Linguagem Natural, a técnica de word embeddings ...

questão de banco de dados da banca fgv aplicada no concurso sefaz rs (2025). confira a resolução completa abaixo:

Q1034216•
Banco de Dados•
Data Mining•
FGV•
SEFAZ RS•
Auditor do Estado Manhã•
2025

No contexto de Processamento de Linguagem Natural, a técnica de word embeddings é

uma representação vetorial de palavras em um espaço de baixa dimensão, que preserva relações semânticas entre elas.

um método de classificação que utiliza árvores de decisão para analisar o contexto das palavras.

um modelo probabilístico que calcula a probabilidade condicional de uma sequência de palavras.

uma técnica de visualização que organiza frases em categorias predefinidas.

um tipo de filtragem de dados que remove palavras irrelevantes de um texto.

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Especialidade Analista de Sistemas•
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Data Mining é o processo de explorar grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e informações valiosas que não são imediatamente evidentes. Utiliza técnicas de estatística, aprendizado de máquina e análise de dados para extrair conhecimento útil a partir de dados brutos. No contexto de Data Mining, a seguinte técnica é mais adequada para descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados categóricos sem a necessidade de rótulos de classe:

Q1044153•
Banco de Dados•
Data Mining•
FGV•
TJ RR•
Desenvolvimento de Sistemas•
2024

A mineração de dados está inserida no processo de descoberta de conhecimento em bases de dados, empregando diversas técnicas e métodos na execução de diferentes tarefas.
Selecione a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.

Árvore de Decisão e Análise de Associação.

Classificação e Análise de Associação.

Classificação e Redes Neurais.

Floresta Aleatória e k Vizinhos mais Próximos.

Regressão e k-Médias.

Q1050161•
Banco de Dados•
Data Mining•
FGV•
MF•
manhã•
2024

Assinale a lista que contém somente técnicas tipicamente aplicadas em operações de data mining.

Associação, Agrupamento e Regressão.

Carga, Reconhecimento de padrões, e Árvores de Decisão.

Extração, Transformação e Carga.

Limpeza, Agrupamento e Apresentação.

Modelagem dinâmica, Rastreamento, Classificação.

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