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Um desenvolvedor está criando uma rede neural de 3 camadas, usando PyTorch para classificar amostras descritas por um vetor com 10 elementos. Ele já definiu parte da rede, conforme o extrato de código abaixo, e pretende definir a camada oculta como sendo composta de 5 nós, utilizando a função de ativação ReLU.

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Considerando-se esse contexto, qual das linhas de código a seguir deve ocupar o comentário “#AQUI CRIAR CAMADA OCULTA COM 5 NOS E RELU” para definir corretamente a camada oculta?
Um cientista de dados está utilizando SHapley Additive exPlanations (SHAP) para entender a importância das variáveis em um modelo de aprendizado de máquina que prevê a probabilidade de um cliente deixar de ser assinante de um serviço (churn). Considere o seguinte conjunto de dados simplificado com três características para um cliente específico:

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A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.
Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?
Um pesquisador de ciência de dados foi encarregado de analisar a capacidade de um modelo de aprendizado de máquina em prever se um cliente é bom pagador. Para isso, possuía um conjunto de dados de testes rotulado, sobre o qual aplicou o modelo e obteve a matriz de confusão a seguir:

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Considerando-se esse contexto, quais são, respectivamente, os valores aproximados, em 2 casas decimais, da precisão (precision) e da revocação (recall) obtidos pelo modelo?
Um programador estava trabalhando no branch solvebugio e acabou o serviço. Após fazer o commit final nesse branch, ele deseja passar todas as mudanças feitas no branch solvebugio para o branch main, fazendo a integração correta de mudanças.
Considerando-se esse contexto e as melhores práticas de controle de versão, quais comandos Git esse programador deve usar para realizar essa tarefa?
Uma equipe de desenvolvimento de Inteligência Artificial (IA) em uma empresa de tecnologia está implementando um sistema de recomendação baseado em aprendizado de máquina. Durante o processo de implementação, a equipe precisa estar atenta aos potenciais riscos e vulnerabilidades associados ao uso da IA. O sistema utiliza grandes volumes de dados históricos de clientes para treinar seus modelos. Há uma preocupação com a possibilidade de invasores manipularem a entrada de dados para enganar o modelo e gerar saídas indesejadas ou incorretas. A equipe deve também garantir que o modelo não exponha dados sensíveis dos clientes.
Considere as seguintes afirmativas com relação à mitigação dos riscos identificados:

I - adotar uma abordagem de fairness-aware learning para corrigir potenciais vieses no modelo, garantindo que as recomendações sejam justas para todos os grupos de usuários.
II - implementar métodos de robustness testing para simular ataques adversariais e avaliar a resiliência do modelo, e realizar auditorias regulares para identificar e corrigir vieses algorítmicos.
III - implementar técnicas de data augmentation para aumentar a diversidade dos dados de treinamento, reduzindo o risco de viés algorítmico, e adotar uma estratégia de monitoramento contínuo para detectar e mitigar ataques adversariais.
IV - utilizar técnicas de differential privacy durante o treinamento do modelo para proteger dados sensíveis e garantir que as previsões do modelo não revelem informações específicas dos clientes.

Estão corretas as seguintes afirmativas: