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Nada por aqui
Tendo como referência as principais fases no ciclo de vida do DevOps, julgue o item subsequente.
Uma das vantagens do modelo DevOps para
desenvolvimento de soluções em cloud computing é a
possibilidade de automação de atividades no fluxo de
desenvolvimento, na qual se prescinde a fase de teste, até a
entrega para o cliente e o feedback da implementação.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).
Random forest é um método de aprendizado de conjunto que combina várias árvores de decisão para formar um modelo mais robusto e preciso. Tal método pode ser usado tanto para resolver problemas de regressão (por exemplo, prever o valor de uma ação) quanto para realizar classificação (por exemplo, compra válida, fraude).
Uma empresa especializada em desenvolvimento de software com metodologia ágil Scrum aceitou um contrato em que o tamanho do software desejado exige que seis times trabalhem simultaneamente. Decidiu-se usar conceitos de Scaled Agile para seguir no projeto, o que exige práticas adicionais ao Scrum tradicional. Investigando as possibilidades, a empresa escolheu implantar o Nexus, um framework de processo para múltiplos times Scrum trabalharem juntos. Para que sejam obtidos os melhores resultados no projeto, é necessário implantar no modo de trabalho da empresa um novo papel (accountability), adicional aos três papéis do Scrum que ela já implementa, com a finalidade de coordenar, de treinar e de supervisionar a aplicação do Nexus e a operação do Scrum.
Considerando-se esse contexto, é necessário criar o papel (accountability)
Uma rede neural é um programa de aprendizado de máquina que toma decisões utilizando processos que imitam a forma como os neurônios biológicos funcionam.
Com relação ao funcionamento, à aplicação e à modelagem quando se utilizam redes neurais, verifica-se que
O Aprendizado de Máquina ou Machine Learning (ML) é uma área da ciência da computação diretamente relacionada à Ciência de Dados (Data Science). Como sua própria terminologia diz, o Aprendizado de Máquina se concentra no desenvolvimento de algoritmos que podem aprender com dados. Seus três principais tipos de algoritmos são Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço.
Com relação aos três tipos de algoritmos mencionados, avalie as afirmativas a seguir:
I. No aprendizado supervisionado, os algoritmos são treinados com dados rotulados, ou seja, dados que contêm exemplos de entrada e saída correspondentes, e, portanto, associam tais entradas às saídas correspondentes.
II. No aprendizado não supervisionado os algoritmos são treinados em conjuntos de dados que não contêm exemplos de entrada e saída correspondentes e, portanto, aprendem a identificar padrões nos dados sem saber o que os seus padrões representam inicialmente.
III. O aprendizado por reforço envolve um agente (softbot) que aprende a tomar decisões em ambientes específicos, interagindo com esses ambientes e recebendo recompensas ou punições por suas ações de exploração ou atuação.
A respeito das afirmações, assinale a alternativa correta.