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Sobre Repositórios de Dados de pesquisa é INCORRETO afirmar que:

A são bancos de dados científicos digitais que garantem o acesso a resultados de pesquisa agora e no futuro, tendo como perspectiva primordial o acesso aberto ao que é considerado também um patrimônio digital da humanidade.
B podem ser institucionais, temáticos, multidisciplinares ou voltados para projetos específicos.
C devem estar totalmente abertos para estarem condizentes com os princípios da Ciência Aberta.
D devem usar padrões abertos e serem indexados por metabuscadores.
E podem ser configurados em plataformas como Dataverse, Dspace, Zenodo, entre outras.

Uma das abordagens para a tarefa de classificação é conhecida pelo termo Support Vector Machine (SVM). A extensão da abordagem SVM para uma resposta quantitativa em vez de qualitativa chama-se:

A Reverse Support Vector Machine.
B Support Vector Regression.
C Unsupervised Support Vector Machine.
D Support Vector Clustering.
E Inverse Support Vector Machine.

Ao se utilizar computação em nuvem, existem 3 tipos de serviços IaaS ( Infrastructure as a Service ), PaaS (Platform as a Service) e SaaS ( Software as a Service ). São exemplos de IaaS, PaaS e SaaS, nessa ordem:

A Enlace de dados, e-mail e SGBD.
B Armazenamento, datacenter e segurança.
C Apps, sistema operacional e firewall de rede.
D Servidores, gerenciamento de banco de dados e aplicativos.
E IP, SMTP e HTTPS.

Backups são cópias de segurança dos seus dados. Em relação aos tipos de Backup , é correto afirmar que:

A Backup Incremental grava todos os dados desde o último backup full, independente de outros backups.
B Backup Full é o plano de recuperação do seu ambiente.
C Backup Diferencial se baseia no último backup diferencial para entender o que é um dado novo ou alterado.
D Backup Full é o ato de recuperar um dado para seu local original ou em um outro local.
E Backup Incremental se baseia no último backup para ver o que é um dado novo ou modificado.

No aprendizado de máquina, a etapa de validação cruzada ( cross-validation ) tem como objetivo principal:

A treinar o modelo em um conjunto de dados desconhecido
B diminuir a complexidade dos modelos, aumentando sua explicabilidade.
C avaliar a capacidade de generalização do modelo.
D comparar o desempenho de modelos distintos.
E diminuir a variância do modelo.

A seleção de características (feature selection) é uma etapa importante no contexto de aprendizado de máquina, principalmente quando há diversas dimensões que podem ser exploradas. O conjunto de características (features) selecionadas pode ser efetivamente utilizado para construir modelos preditivos ou realizar outras análises estatísticas. Dentro deste contexto, é correto afirmar que a seleção de característica:

A não contribui para melhorar a precisão do modelo ao remover ruídos dos dados.
B não pode ser feita utilizando algoritmos baseados em filtro, embutidos ou de wrapper.
C é um processo que pode aumentar a velocidade de treinamento do modelo independentemente do tamanho do conjunto de dados.
D é necessária apenas quando o modelo de aprendizado de máquina apresenta overfitting.
E não tem capacidade de reduzir a complexidade do modelo, facilitando sua interpretação e reduzindo o risco de overfitting.

O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Sobre o Chat-GPT, é correto afirmar que:

A é uma abordagem de aprendizado de máquina que utiliza uma rede neural transformadora treinada sob demanda em uma grande quantidade de dados textuais para realizar tarefas diversas, como geração de texto, tradução, questionamento e resposta, entre outras.
B ele aprende a prever a próxima palavra em uma sequência, mas não tem uma compreensão profunda da estrutura e do conteúdo da linguagem.
C apesar de ele entender contextos, gerar respostas coesas e manter uma conversa significativa, ele não foi afinado especificamente para tarefas de conversação.
D é uma ferramenta poderosa, mas pode gerar respostas que não são necessariamente precisas ou contextualmente apropriadas, pois sua geração é baseada em padrões aprendidos nos dados de treinamento.
E lista uma bibliografia segura de onde as informações apresentadas foram retiradas.

Em relação ao processamento de linguagem natural, NÃO é correto afirmar que:

A os modelos baseados em n-gramas recuperam uma quantidade imensa de informação em um idioma e podem ter bom desempenho em identificação de idioma e correção ortográfica.
B é importante a seleção de características e o pré processamento para eliminar anomalias.
C a classificação de texto pode ser feita com modelos de n-gramas com qualquer algoritmo de classificação tradicional.
D sistemas de recuperação de informação utilizam um modelo de linguagem simples baseado em saco de palavras e conseguem bons desempenhos em termos de cobertura e precisão com corpora muito grandes de texto.
E sistemas de extração de informação utilizam um modelo mais complexo que inclui noções limitadas de sintaxe e semântica e podem ser construídos a partir de autômatos de estado finito.

As planilhas eletrônicas ou planilhas de cálculo envolvem a organização, cálculos e armazenamento de dados. Para que não ocorram emendas indesejáveis, perda de dados originais, bem como cálculos incorretos, o desenvolvimento das planilhas NÃO pode incluir:

A controle de alterações.
B acesso irrestrito.
C proteção das fórmulas de cálculo.
D validação dos cálculos.
E funções estatísticas.