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Concurso:
TCE-PI
Disciplina:
Engenharia de Software
A Análise por Pontos de Função (APF) é uma técnica usada para medir o tamanho funcional de um sistema de software. Um dos elementos utilizados na APF são os chamados deflatores, que são usados para
Concurso:
TCE-PI
Disciplina:
Engenharia de Software
Acerca da elicitação e validação de requisitos, ao utilizar a técnica de casos de uso, assinale a opção que indica a prática que pode comprometer principalmente a rastreabilidade dos requisitos.
Concurso:
TCE-PI
Disciplina:
Engenharia de Software
DevOps é uma abordagem cultural e prática que integra as equipes de desenvolvimento (Dev) e operações (Ops) para melhorar a colaboração, automatizar processos e acelerar o ciclo de entrega de software.
Com base nessa definição, assinale a opção que indica o princípio que está associado ao DevOps.
Com base nessa definição, assinale a opção que indica o princípio que está associado ao DevOps.
Concurso:
TCE-PI
Disciplina:
Engenharia de Software
Com relação às técnicas de redução de dimensionalidade, no contexto de aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) As técnicas de agregação formam novos atributos, por meio da combinação de grupos dos atributos originais.
( ) As técnicas de seleção de atributos descartam parte dos atributos originais.
( ) Técnicas de seleção de atributos embutidas são aplicadas na etapa de pré-processamento.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) As técnicas de agregação formam novos atributos, por meio da combinação de grupos dos atributos originais.
( ) As técnicas de seleção de atributos descartam parte dos atributos originais.
( ) Técnicas de seleção de atributos embutidas são aplicadas na etapa de pré-processamento.
As afirmativas são, respectivamente,
Concurso:
TCE-PI
Disciplina:
Engenharia de Software
Com relação ao ajuste de dados e a aplicação de modelos preditivos de aprendizado de máquina, analise os itens a seguir.
I. O subajuste (underfitting) indica baixa capacidade preditiva do modelo para os dados de treinamento.
II. O superajuste (overfitting) impacta negativamente a capacidade de generalização do modelo.
III. A presença de ruído nos dados favorece a ocorrência de superajuste (overfitting) do modelo.
Está correto o que se afirma em
I. O subajuste (underfitting) indica baixa capacidade preditiva do modelo para os dados de treinamento.
II. O superajuste (overfitting) impacta negativamente a capacidade de generalização do modelo.
III. A presença de ruído nos dados favorece a ocorrência de superajuste (overfitting) do modelo.
Está correto o que se afirma em
