Considere o seguinte cenário: Uma empresa de telecomunicações está analisando os...

Questão de Banco de Dados da banca FGV aplicada no concurso DATAPREV (2024). Confira a resolução completa abaixo:

Q1037257•
Banco de Dados•
Data Mining•
FGV•
DATAPREV•
Inteligência da Informação•
2024

Considere o seguinte cenário: Uma empresa de telecomunicações está analisando os dados de uso de seus clientes, como frequência de chamadas, uso de dados móveis e envio de mensagens. Ela quer identificar grupos de clientes com comportamentos semelhantes para oferecer promoções personalizadas.
Em uma escolha por uma solução de aprendizado de máquina, o cientista de dados deve observar que, se o aprendizado for

híbrido, congregará as características dos modelos supervisionado e não supervisionado, em um modelo ensemble.

não supervisionado oferecerá opções como os algoritmos back propagation, K-means e C4.5.

não supervisionado demandará uma fase de pósprocessamento que envolve visualização e análise do modelo.

supervisionado considerará a abstração de um modelo de conhecimento da forma (entrada, saída desejada).

supervisionado, os algoritmos partirão dos dados, buscando relacionamento entre eles.

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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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Data Mining•
FGV•
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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.

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