Questões para Concursos

Acerca de pesquisas na Web e de vírus e ataques a computadores,
julgue os itens subsequentes.

Texto 2A1 -II
1 Não podemos descartar a operação humana por trás
dos sistemas, muito menos a presença de analistas reais. Vamos
supor que um sistema de aprendizagem de máquina perceba
4 que todas as pessoas com índice de massa corporal regular
tomam café com açúcar, enquanto todas as pessoas com índice
elevado tomam a bebida com adoçante. A inteligência artificial
7 poderá inferir, assim, que o adoçante é o responsável pela
obesidade dos usuários, o que nós sabemos, pela nossa
inteligência humana, que não é bem assim.
10 O sistema de aprendizagem de máquina diminui a
ocorrência de falsos positivos e deve contribuir para cortes de
gastos. Contudo, não podemos deixar de considerar uma pessoa
13 que esteja por trás do sistema, pronta para lidar com casos
realmente duvidosos, que mereçam ser mais bem avaliados.
Correio Braziliense, 1.º/10/2018, p. 14 (com adaptações).
A respeito de aspectos linguísticos e dos sentidos do texto 2A1-II, julgue os itens que se seguem.

Julgue os itens seguintes, acerca dos serviços de compensação de
cheques e outros títulos.

Texto 2A1-I
1 O carrinho de compras do sítio eletrônico está lotado,
e o preço total agrada. Animado, você digita todas as
informações referentes ao cartão de crédito e, sem entender,
4 observa a transação ser negada. Mais tarde, descobre que o
banco tinha considerado suspeito aquele seu procedimento
virtual, uma vez que tinha características semelhantes às de
7 uma fraude. Decepcionante, não? E muito comum.
A fim de melhorar a experiência dos consumidores em
compras pela Internet, cientistas do Instituto de Tecnologia de
10 Massachusetts, nos Estados Unidos da América,
desenvolveram um sistema baseado em princípios de
aprendizagem de máquina.
13 A aprendizagem de máquina para a detecção de fraude
é baseada em equações matemáticas e algoritmos e funciona
em duas etapas. Na primeira, o sistema recebe exemplificações
16 de compras legítimas e ilegítimas. Em seguida, a máquina
avalia compras reais, levando em consideração os padrões
observados. O sistema funciona mais ou menos como nossos
19 neurônios. A partir de números e fórmulas, une ponto a ponto
informações sobre características de transações já feitas pelo
usuário — como valores médios gastos, horários de compra,
22 uso de celular, pontos usados, principais estabelecimentos —,
até chegar a uma probabilidade de fraude final. Com cada
constatação, o programa consegue melhorar os padrões
25 aprendidos.
Segundo um arquiteto de software de uma empresa
não participante do estudo, o modo como a máquina aprende
28 os padrões antes de começar a analisar compras interfere
diretamente no registro de falsos positivos e fraudes reais. “Se
a prepararmos apenas para detectar casos de não fraude,
31 podemos aumentar os riscos de fraudes que passam. Sendo
assim, precisamos aumentar ao máximo o balanço de situações
apresentadas à máquina para não pesar um lado mais do que o
34 outro”, detalha.
Correio Braziliense, 1.º/10/2018, p. 14 (com adaptações).
Cada um dos itens a seguir apresenta um trecho do texto 2A1-I — entre aspas —, seguido de uma proposta de reescrita desse trecho. Julgue-os quanto à correção gramatical das propostas de reescrita apresentadas.

Acerca de elementos e de requisitos relativos aos Cs de crédito (caráter, capacidade, capital, colateral e condições), julgue os itens que se seguem.

Acerca de pesquisas na Web e de vírus e ataques a computadores,
julgue os itens subsequentes.

Texto 2A1-I
1 O carrinho de compras do sítio eletrônico está lotado,
e o preço total agrada. Animado, você digita todas as
informações referentes ao cartão de crédito e, sem entender,
4 observa a transação ser negada. Mais tarde, descobre que o
banco tinha considerado suspeito aquele seu procedimento
virtual, uma vez que tinha características semelhantes às de
7 uma fraude. Decepcionante, não? E muito comum.
A fim de melhorar a experiência dos consumidores em
compras pela Internet, cientistas do Instituto de Tecnologia de
10 Massachusetts, nos Estados Unidos da América,
desenvolveram um sistema baseado em princípios de
aprendizagem de máquina.
13 A aprendizagem de máquina para a detecção de fraude
é baseada em equações matemáticas e algoritmos e funciona
em duas etapas. Na primeira, o sistema recebe exemplificações
16 de compras legítimas e ilegítimas. Em seguida, a máquina
avalia compras reais, levando em consideração os padrões
observados. O sistema funciona mais ou menos como nossos
19 neurônios. A partir de números e fórmulas, une ponto a ponto
informações sobre características de transações já feitas pelo
usuário — como valores médios gastos, horários de compra,
22 uso de celular, pontos usados, principais estabelecimentos —,
até chegar a uma probabilidade de fraude final. Com cada
constatação, o programa consegue melhorar os padrões
25 aprendidos.
Segundo um arquiteto de software de uma empresa
não participante do estudo, o modo como a máquina aprende
28 os padrões antes de começar a analisar compras interfere
diretamente no registro de falsos positivos e fraudes reais. “Se
a prepararmos apenas para detectar casos de não fraude,
31 podemos aumentar os riscos de fraudes que passam. Sendo
assim, precisamos aumentar ao máximo o balanço de situações
apresentadas à máquina para não pesar um lado mais do que o
34 outro”, detalha.
Correio Braziliense, 1.º/10/2018, p. 14 (com adaptações).
Cada um dos itens a seguir apresenta um trecho do texto 2A1-I — entre aspas —, seguido de uma proposta de reescrita desse trecho. Julgue-os quanto à correção gramatical das propostas de reescrita apresentadas.