BUSINESS INTELLIGENCE, ANALYTICS E BIG DATA
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.05 0.00 0.50]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[2 1 1]
Y=[2 2 1]
Y=[3 2 1]
Y=[2 1 3]
Y=[1 2 3]
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.3 0.5 0.33]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[6 6 1]
Y=[4 5 2]
Y=[6 6 2]
Y=[2 2 1]
Y=[6 1 1]
Os modelos gerados tanto dinâmicos como estáticos, o qual pode ser construído de acordo com o ambiente suposto de certezas ou incerteza, pode ser classificados em categorias. Qual a técnica representativa que melhor se enquadra para o processo apresentado a seguir?
“Encontrar a melhor solução numa única etapa, usando uma formula.”(SHARDA 2019)
Programação heurística
Modelos lineares
Modelo de Estoque
Modelo Preditivo
Tabelas de decisões
“A tendência dos atores de apresentarem mais ligações com outros geograficamente mais próximos.”(SHARDA 2019)
Qual o nome dado a esse tipo de conexão?
Mutualidade
Multiplexidade
Fechamentos da Rede
Homofilia
Proponquidade
"É um arquitetura computacional massivamente paralela, centrada em mineração de texto e baseada em evidências probabilísticas"(SHARDA 2020)
Qual o nome da arquitetura descrita no texto a cima?
AG's
RNA's
DeepQA
Deep Learning
HPE
Qual a formula adotada a normalização dos dados para uma rede neural, que recebe valores entre zero e um?
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala – Menor_Valor_da_Escala) / (Maior_Valor_da_Escala - Valor_de_entrada);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala- Valor_de_entrada )/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/( Menor_Valor_da_Escala - Maior_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(2*Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.1 0 0]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[2 2 0]
Y=[1 2 0]
Y=[1 2 1]
Y=[2 1 0]
Y=[2 2 1]
“É a observação que ocorre com maior frequência ( o valor mais frequente no nosso conjunto de dados)” (Sharda 2019)
O texto acima refere-se a qual medida de tendência de centralidade?
Moda
Média aritmética
Mediana
Baricentro
Centroide
As dimensões de dados está ficando cada vez maior, e está cada vez mais difícil acompanhar os nomes usados para descrever essa grande quantidade de informação. Sabendo disso qual o nome o volume de dados que possuam 10^24 byte.
Y=[2 1 1]
Y=[2 2 1]
Y=[3 2 1]
Y=[2 1 3]
Y=[1 2 3]
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.3 0.5 0.33]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[6 6 1]
Y=[4 5 2]
Y=[6 6 2]
Y=[2 2 1]
Y=[6 1 1]
Os modelos gerados tanto dinâmicos como estáticos, o qual pode ser construído de acordo com o ambiente suposto de certezas ou incerteza, pode ser classificados em categorias. Qual a técnica representativa que melhor se enquadra para o processo apresentado a seguir?
“Encontrar a melhor solução numa única etapa, usando uma formula.”(SHARDA 2019)
Programação heurística
Modelos lineares
Modelo de Estoque
Modelo Preditivo
Tabelas de decisões
“A tendência dos atores de apresentarem mais ligações com outros geograficamente mais próximos.”(SHARDA 2019)
Qual o nome dado a esse tipo de conexão?
Mutualidade
Multiplexidade
Fechamentos da Rede
Homofilia
Proponquidade
"É um arquitetura computacional massivamente paralela, centrada em mineração de texto e baseada em evidências probabilísticas"(SHARDA 2020)
Qual o nome da arquitetura descrita no texto a cima?
AG's
RNA's
DeepQA
Deep Learning
HPE
Qual a formula adotada a normalização dos dados para uma rede neural, que recebe valores entre zero e um?
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala – Menor_Valor_da_Escala) / (Maior_Valor_da_Escala - Valor_de_entrada);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala- Valor_de_entrada )/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/( Menor_Valor_da_Escala - Maior_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(2*Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.1 0 0]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[2 2 0]
Y=[1 2 0]
Y=[1 2 1]
Y=[2 1 0]
Y=[2 2 1]
“É a observação que ocorre com maior frequência ( o valor mais frequente no nosso conjunto de dados)” (Sharda 2019)
O texto acima refere-se a qual medida de tendência de centralidade?
Moda
Média aritmética
Mediana
Baricentro
Centroide
As dimensões de dados está ficando cada vez maior, e está cada vez mais difícil acompanhar os nomes usados para descrever essa grande quantidade de informação. Sabendo disso qual o nome o volume de dados que possuam 10^24 byte.
Y=[6 6 1]
Y=[4 5 2]
Y=[6 6 2]
Y=[2 2 1]
Y=[6 1 1]
Os modelos gerados tanto dinâmicos como estáticos, o qual pode ser construído de acordo com o ambiente suposto de certezas ou incerteza, pode ser classificados em categorias. Qual a técnica representativa que melhor se enquadra para o processo apresentado a seguir?
“Encontrar a melhor solução numa única etapa, usando uma formula.”(SHARDA 2019)
Programação heurística
Modelos lineares
Modelo de Estoque
Modelo Preditivo
Tabelas de decisões
“A tendência dos atores de apresentarem mais ligações com outros geograficamente mais próximos.”(SHARDA 2019)
Qual o nome dado a esse tipo de conexão?
Mutualidade
Multiplexidade
Fechamentos da Rede
Homofilia
Proponquidade
"É um arquitetura computacional massivamente paralela, centrada em mineração de texto e baseada em evidências probabilísticas"(SHARDA 2020)
Qual o nome da arquitetura descrita no texto a cima?
AG's
RNA's
DeepQA
Deep Learning
HPE
Qual a formula adotada a normalização dos dados para uma rede neural, que recebe valores entre zero e um?
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala – Menor_Valor_da_Escala) / (Maior_Valor_da_Escala - Valor_de_entrada);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala- Valor_de_entrada )/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/( Menor_Valor_da_Escala - Maior_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(2*Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.1 0 0]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[2 2 0]
Y=[1 2 0]
Y=[1 2 1]
Y=[2 1 0]
Y=[2 2 1]
“É a observação que ocorre com maior frequência ( o valor mais frequente no nosso conjunto de dados)” (Sharda 2019)
O texto acima refere-se a qual medida de tendência de centralidade?
Moda
Média aritmética
Mediana
Baricentro
Centroide
As dimensões de dados está ficando cada vez maior, e está cada vez mais difícil acompanhar os nomes usados para descrever essa grande quantidade de informação. Sabendo disso qual o nome o volume de dados que possuam 10^24 byte.
Programação heurística
Modelos lineares
Modelo de Estoque
Modelo Preditivo
Tabelas de decisões
“A tendência dos atores de apresentarem mais ligações com outros geograficamente mais próximos.”(SHARDA 2019)
Qual o nome dado a esse tipo de conexão?
Mutualidade
Multiplexidade
Fechamentos da Rede
Homofilia
Proponquidade
"É um arquitetura computacional massivamente paralela, centrada em mineração de texto e baseada em evidências probabilísticas"(SHARDA 2020)
Qual o nome da arquitetura descrita no texto a cima?
AG's
RNA's
DeepQA
Deep Learning
HPE
Qual a formula adotada a normalização dos dados para uma rede neural, que recebe valores entre zero e um?
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala – Menor_Valor_da_Escala) / (Maior_Valor_da_Escala - Valor_de_entrada);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala- Valor_de_entrada )/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/( Menor_Valor_da_Escala - Maior_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(2*Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.1 0 0]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[2 2 0]
Y=[1 2 0]
Y=[1 2 1]
Y=[2 1 0]
Y=[2 2 1]
“É a observação que ocorre com maior frequência ( o valor mais frequente no nosso conjunto de dados)” (Sharda 2019)
O texto acima refere-se a qual medida de tendência de centralidade?
Moda
Média aritmética
Mediana
Baricentro
Centroide
As dimensões de dados está ficando cada vez maior, e está cada vez mais difícil acompanhar os nomes usados para descrever essa grande quantidade de informação. Sabendo disso qual o nome o volume de dados que possuam 10^24 byte.
Mutualidade
Multiplexidade
Fechamentos da Rede
Homofilia
Proponquidade
"É um arquitetura computacional massivamente paralela, centrada em mineração de texto e baseada em evidências probabilísticas"(SHARDA 2020)
Qual o nome da arquitetura descrita no texto a cima?
AG's
RNA's
DeepQA
Deep Learning
HPE
Qual a formula adotada a normalização dos dados para uma rede neural, que recebe valores entre zero e um?
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala – Menor_Valor_da_Escala) / (Maior_Valor_da_Escala - Valor_de_entrada);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala- Valor_de_entrada )/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/( Menor_Valor_da_Escala - Maior_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(2*Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.1 0 0]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[2 2 0]
Y=[1 2 0]
Y=[1 2 1]
Y=[2 1 0]
Y=[2 2 1]
“É a observação que ocorre com maior frequência ( o valor mais frequente no nosso conjunto de dados)” (Sharda 2019)
O texto acima refere-se a qual medida de tendência de centralidade?
Moda
Média aritmética
Mediana
Baricentro
Centroide
As dimensões de dados está ficando cada vez maior, e está cada vez mais difícil acompanhar os nomes usados para descrever essa grande quantidade de informação. Sabendo disso qual o nome o volume de dados que possuam 10^24 byte.
AG's
RNA's
DeepQA
Deep Learning
HPE
Qual a formula adotada a normalização dos dados para uma rede neural, que recebe valores entre zero e um?
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala – Menor_Valor_da_Escala) / (Maior_Valor_da_Escala - Valor_de_entrada);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala- Valor_de_entrada )/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/( Menor_Valor_da_Escala - Maior_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(2*Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.1 0 0]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[2 2 0]
Y=[1 2 0]
Y=[1 2 1]
Y=[2 1 0]
Y=[2 2 1]
“É a observação que ocorre com maior frequência ( o valor mais frequente no nosso conjunto de dados)” (Sharda 2019)
O texto acima refere-se a qual medida de tendência de centralidade?
Moda
Média aritmética
Mediana
Baricentro
Centroide
As dimensões de dados está ficando cada vez maior, e está cada vez mais difícil acompanhar os nomes usados para descrever essa grande quantidade de informação. Sabendo disso qual o nome o volume de dados que possuam 10^24 byte.
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala – Menor_Valor_da_Escala) / (Maior_Valor_da_Escala - Valor_de_entrada);
Valor_Normalizado=( Menor_Valor_da_Escala- Valor_de_entrada )/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/( Menor_Valor_da_Escala - Maior_Valor_da_Escala);
Valor_Normalizado=(2*Valor_de_entrada – Menor_Valor_da_Escala)/(Maior_Valor_da_Escala - Menor_Valor_da_Escala);
Após o processamento da informação de um dado sistema a rede neural apresentou em suas saídas o seguinte vetor:
Y=[0.1 0 0]
Sabendo que a rede neural resulta em uma saída que varia entre zero e um determine os valores em suas verdadeiras escalas:
1º Termo (Y(1)): 0 até 20;
2º Termo (Y(2)): 2 até 10;
3º Termo (Y(3)): 0 até 6;
Y=[2 2 0]
Y=[1 2 0]
Y=[1 2 1]
Y=[2 1 0]
Y=[2 2 1]
“É a observação que ocorre com maior frequência ( o valor mais frequente no nosso conjunto de dados)” (Sharda 2019)
O texto acima refere-se a qual medida de tendência de centralidade?
Moda
Média aritmética
Mediana
Baricentro
Centroide
As dimensões de dados está ficando cada vez maior, e está cada vez mais difícil acompanhar os nomes usados para descrever essa grande quantidade de informação. Sabendo disso qual o nome o volume de dados que possuam 10^24 byte.
Y=[2 2 0]
Y=[1 2 0]
Y=[1 2 1]
Y=[2 1 0]
Y=[2 2 1]
“É a observação que ocorre com maior frequência ( o valor mais frequente no nosso conjunto de dados)” (Sharda 2019)
O texto acima refere-se a qual medida de tendência de centralidade?
Moda
Média aritmética
Mediana
Baricentro
Centroide
As dimensões de dados está ficando cada vez maior, e está cada vez mais difícil acompanhar os nomes usados para descrever essa grande quantidade de informação. Sabendo disso qual o nome o volume de dados que possuam 10^24 byte.
Moda
Média aritmética
Mediana
Baricentro
Centroide