No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.
Modelagem preditiva é utilizada para antecipar comportamentos futuros, por meio do estudo da relação entre duas ou mais variáveis.
No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.
Modelagem preditiva é utilizada para antecipar comportamentos futuros, por meio do estudo da relação entre duas ou mais variáveis.
No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.
Na etapa de mineração do data mining, ocorre a seleção dos conjuntos de dados que serão utilizados no processo de mining.
No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.
Estratificação é a abordagem da técnica de árvore de decisão que determina as regras para direcionar cada caso a uma categoria já existente.
No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.
Mecanismos de busca utilizam mineração de textos para apresentar ao usuário os resultados de suas pesquisas, de modo que ambos os conceitos se equivalem.
No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.
O objetivo da etapa de pré-processamento é diminuir a quantidade de dados que serão analisados, por meio da aplicação de filtros e de eliminadores de palavras.
Julgue o seguinte item, a respeito de big data.
O objetivo da técnica de sequência de tempo é identificar a ocorrência de dois eventos diferentes no mesmo momento.
Julgue o seguinte item, a respeito de big data.
Em se tratando da técnica de correlação, utiliza-se uma escala de 1 a -1 para indicar o grau de similaridade entre duas variáveis distintas.
Julgue o seguinte item, a respeito de big data.
A mineração de textos utiliza técnicas diferentes da mineração de dados, tendo em vista que os textos representam um tipo específico de dado.
Julgue o seguinte item, a respeito de big data.
A etapa de modelagem do modelo CRISP-DM permite a aplicação de diversas técnicas de mineração sobre os dados selecionados, conforme os formatos dos próprios dados.
Julgue o seguinte item, a respeito de big data.
Tratando-se de aprendizagem de máquina, o fator de confiança para as evidências varia de -1 a 1 para representar a certeza do fato.