Questões de CESGRANRIO - Tecnologia da Informação - Aprendizado de Máquina

PCA

K-NN

DBSCAN

K-Medoids

Redes de Kohonen

conhecimento, informação e dado

dado, conhecimento e informação

dado, informação e conhecimento

informação, conhecimento e dado

informação, dado e conhecimento

I e II, apenas.

II, III e IV, apenas.

I, III e IV, apenas.

II e IV, apenas.

I, II, III e IV.

coletará dados de diversas fontes, tais como logs de sistemas, métricas de performance, etc., de modo que possa haver a integração entre as ferramentas de coleta de dados e de acompanhamento, visando apresentar o estado da infraestrutura.

lidará com casos específicos dentro do setor no qual a empresa trabalha, adaptando-se para abordar os desafios existentes para o setor em que está sendo implantado e verificando se os requisitos regulatórios do domínio estão inclusos no sistema.

otimizará e controlará a parte de custos de TI, através da análise dos padrões de uso, demanda e capacidade da infraestrutura de TI existentes, fornecendo antecipadamente informação sobre a distribuição mais adequada dos recursos.

realizará uma análise para identificar padrões, tendências e possíveis anomalias, com o objetivo de compreender o contexto das operações de TI, fazendo os operadores de TI e os sistemas de AIOps colaborarem na interpretação das informações e agirem na tomada de decisões.

tomará decisões automatizadas, executando ações de correção após uma análise de dados, aplicando os módulos de resolução automática de problemas, de implementação de políticas de escalonamento, além dos de prevenção de falhas.

atribui maior probabilidade a hipóteses mais complexas, incentivando a busca por modelos mais detalhados e precisos.

considera todas as possíveis hipóteses igualmente prováveis, ignorando a complexidade dos modelos.

é computacionalmente eficiente e pode ser diretamente aplicada em algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar a hipótese mais provável.

é usada para otimizar hiperparâmetros em redes neurais profundas.

pode ser vista como uma forma de regularização, penalizando modelos mais complexos para favorecer explicações mais simples dos dados.