As redes neurais, inspiradas no funcionamento do cérebro humano, são uma parte fundamental da Inteligência Artificial (IA). Elas consistem em camadas de unidades, chamadas neurônios, que processam informações e aprendem a partir de dados. Essas redes são aplicadas em diversas áreas, como classificação, previsão, reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e visão computacional. Dentre os algoritmos utilizados em IA, alguns são redes neurais, enquanto outros pertencem a diferentes categorias de aprendizado de máquina. Nesse sentido, assinale a alternativa que apresenta um algoritmo de rede neural.

O Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML) é uma subárea da Inteligência Artificial (IA) que capacita os sistemas a “aprenderem” a partir de dados, ou seja, a ajustarem seu comportamento com base em padrões identificados nos dados, sem a necessidade de programação explícita para cada tarefa. Em vez de serem programados para realizar tarefas específicas, os algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados, detectam padrões e fazem previsões ou tomam decisões baseadas nesse aprendizado. Considerando isso, assinale a alternativa que apresenta a técnica de aprendizado de máquina que agrupa dados de maneira que os itens dentro de um grupo sejam mais semelhantes entre si e diferentes de outros grupos. Exemplo: segmentação de clientes com base em seu comportamento.

A Secretaria de TI do MPRS precisa implementar uma plataforma de busca para documentos jurídicos armazenados em seu repositório digital. A plataforma deve ser capaz de realizar pesquisas eficientes, permitindo aos usuários encontrar documentos por categorias como “data de emissão”, “autor”, “tipo de processo” e “tags relacionadas”. O técnico de informática responsável pela implementação da solução decide utilizar o Apache SOLR para indexar os documentos. Durante o processo de configuração, ele habilita uma funcionalidade que agrupa os resultados da pesquisa em diferentes categorias, como data de criação, autor e tags associadas a cada documento. Essa funcionalidade permite aos usuários filtrar e refinar os resultados de forma intuitiva. Após a implementação, os usuários do sistema podem, por exemplo, buscar todos os documentos emitidos em uma determinada data ou filtrar os resultados de acordo com o autor ou as tags associadas aos processos, facilitando a localização das informações necessárias.

Com base na funcionalidade a ser implementada, assinale a alternativa que apresenta a técnica de indexação utilizada para agrupar os resultados por categorias, como datas, autores e tags.

Sobre as etapas do processo de ETL (Extract, Transform, Load), informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.

( ) A etapa de extract envolve a captura de dados de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos CSV (Comma-Separated Values), APIs (Application Programming Interfaces), entre outros.

( ) A etapa de transform envolve a inserção ou atualização dos dados em um destino, como um banco de dados, data warehouse ou data lake.

( ) A etapa de load envolve limpeza, formatação, agregação, conversão ou enriquecimento dos dados.

Um técnico de informática do MPRS está trabalhando em um projeto utilizando o Power BI para análise de dados relacionados aos processos em andamento na instituição. O profissional recebeu um conjunto de dados no qual as informações sobre os tipos de processos estão organizadas em colunas separadas, como “Ação Civil Pública”, “Inquérito Civil” e “Processo Penal”. Para facilitar a análise, ele precisa transformar essas colunas em linhas, permitindo uma visão mais detalhada dos processos. No Power BI, qual comando no Power Query o técnico deve utilizar para realizar essa transformação?