Question

Considere o trecho de código a seguir, escrito na linguagem de programação Python. import pandas as pd dados = [['Distrito Federal', 61, 'DF'], ['Rio de Janeiro', 21, 'RJ'], ['São Paulo', 11, 'SP'], ['Acre', 68, 'AC'], ['Goiás', 62, 'GO'], ['Inexistente', 0, 'IX']] df = pd.DataFrame(dados, columns=['Estado', 'DDD', 'Sigla']) df.set_index('DDD') menor custo computacional e financeiro para o processo dePROVA APLICADAprint(df.loc[0].values) treinamento do modelo, assinale a alternativa que melhor se encaixa nessa situação.

Accepted Answer

A) Utilizar um modelo pré-treinado com uma base de dados similar ao caso de uso de João e aplicar técnicas de aprendizado por transferência.

Answer

B) Utilizar apenas a arquitetura de um modelo pré-treinado com uma base de dados similar ao caso de João, ou seja, realizar o treinamento do modelo sem aproveitar os parâmetros pré-treinados. A execução desse código resultará em qual saída na tela? (A) ['Distrito Federal' 61 'DF'] (B) ['Distrito Federal' 'DF']

Answer

C) ['Inexistente' 'IX']

Answer

D) ['Inexistente' 0 'IX']

Answer

E) ['Rio de Janeiro', 21, 'RJ'] 102 – ANALISTA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO CONCURSO PÚBLICO TIPO “A” BANCO DE BRASÍLIA (BRB)

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