Atualmente, a detecção de anomalias utiliza diversos métodos de
inteligência artificial para identificar automaticamente alterações
inesperadas no comportamento normal de um conjunto de dados.
Com relação à detecção de anomalias, avalie as afirmativas a
seguir.
I. Identificar e tratar anomalias de dados é importante por várias
razões como, por exemplo, melhorar a qualidade de dados;
tornar a tomada de decisão mais aprimorada; e alcançar
desempenho otimizado em sistemas inteligentes.
II. A detecção de anomalias tem uma variedade de casos de uso
em vários setores. Por exemplo, é usada em finanças para
detecção de fraudes; na indústria, para identificar defeitos ou
mau funcionamento de equipamentos; em cibersegurança,
para detectar atividades incomuns de rede; e, na saúde, para
identificar condições anormais de pacientes.
III. A detecção de valor discrepante pode ser desafiadora, porque
as anomalias costumam ser raras e as características do
comportamento normal podem ser complexas e dinâmicas. Do
ponto de vista de uma organização, é essencial identificar
anomalias reais em vez de falsos positivos ou ruído de dados.
Está correto o que se afirma em:
✂️ a) I, II e III. ✂️ b) II, apenas. ✂️ c) III, apenas. ✂️ d) I e III, apenas. ✂️ e) II e III, apenas.