Questões de Concursos Inteligência da Informação

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11Q1037257 | Banco de Dados, Data Mining, Inteligência da Informação, DATAPREV, FGV, 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
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12Q1037262 | Sistemas Operacionais, Apache, Inteligência da Informação, DATAPREV, FGV, 2024

O Apache Hadoop é uma plataforma amplamente utilizada no processamento de grandes volumes de dados. Ele se destaca por sua arquitetura distribuída e capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.
Com base nas capacidades e funcionalidades do Hadoop, assinale a opção que = descreve corretamente seu funcionamento e aplicação prática.
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13Q1044100 | Física, Física Térmica, Inteligência da Informação, DATAPREV, FGV, 2024

Uma chapa de alumínio de formato circular é exposta a uma fonte de calor e sofre dilatação, de modo que seu raio cresce com velocidade constante de 0,01cm/s.
No instante em que o raio do disco atinge 2cm, a velocidade com que sua área cresce, em cm2/s, é
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14Q1037259 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, Inteligência da Informação, DATAPREV, FGV, 2024

A validação cruzada é uma importante técnica em aprendizado de máquina, usada para obter uma estimativa mais robusta do erro de generalização. Dessa forma, ela contribui para a construção de modelos mais confiáveis, permitindo uma avaliação mais precisa de sua capacidade preditiva em diferentes cenários.
Uma das características da validação cruzada com k conjuntos é que esse método
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15Q1037260 | Comunicação Social, Tecnologias Na Comunicação e Atualidades, Inteligência da Informação, DATAPREV, FGV, 2024

Support Vector Machines (SVMs) é um método de aprendizado de máquina que pode ser aplicado em áreas como reconhecimento de padrões, bioinformática e detecção de fraudes, devido à sua capacidade de lidar com dados complexos.
Nesse contexto, identificamos que o método SVM
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