Questões de Tecnologia da Informação - Aprendizado de Máquina

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Questão: 11 de 86

Gabarito Preliminar

618115

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Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: EMBRAPA

Cargo(s): Analista - Engenharia de Dados

Ano: 2025

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação > Inteligência Artificial / Aprendizado de Máquina

Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.

A partir da situação hipotética precedente, julgue o item a seguir, que versa sobre inteligência artificial e assunto correlato.
O algoritmo de regressão linear é indicado para resolver o problema em questão, pois estima valores contínuos, que podem ser usados para decidir pela aprovação ou pela negação.

Questão: 12 de 86

Gabarito Preliminar

616938

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Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: EMBRAPA

Cargo(s): Analista - Ciência de Dados

Ano: 2025

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação > Inteligência Artificial / Aprendizado de Máquina

Julgue o item seguinte, a respeito das estruturas de dados e de bancos de dados e da análise de dados.
Na análise de dados, algoritmos de aprendizado de máquina realizam todas as etapas do processo, eliminando a necessidade de qualquer intervenção humana na interpretação dos resultados.

Questão: 13 de 86

615831

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: BNDES

Cargo(s): Analista de Sistemas - Desenvolvimento

Ano: 2024

Gabarito: Oficial

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação > Inteligência Artificial / Aprendizado de Máquina

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.

Questão: 14 de 86

615784

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: BNDES

Cargo(s): Analista de Sistemas - Suporte

Ano: 2024

Gabarito: Oficial

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação > Inteligência Artificial / Aprendizado de Máquina

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.

Questão: 15 de 86

Gabarito Preliminar

615261

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Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: BDMG

Cargo(s): Analista de Desenvolvimento - Sistemas, Arquitetura e Solução de Dados

Ano: 2025

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação > Inteligência Artificial / Aprendizado de Máquina

Julgue o item a seguir, referente aos modelos de linguagem da IA generativa.
O VAE (variational autoencoder) é um autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada somente após o treinamento, o que garante que seu espaço latente tenha boas propriedades e maior dimensão para capturar padrões subjacentes, permitindo a geração de novos dados.