Quais destas opções representam as diferenças entre o KDD e o CRISP-DM? I - Etapas de Entendimento do Negócio, e Implantação do Artefato de ML II - A etapa de Preparação de Dados substituindo as etapas de Seleção de Dados, Pré-Processamento e Transformação de Dados III - A obrigatoriedade da entrega de um artefato de ML
Respostas
Resposta:
As opções I, II, e III estão corretas.
Explicação:
Sobre as diferenças do KDD e do CRISP-DM, as afirmações corretas são a I e II:
- Etapas de Entendimento do Negócio, e Implantação do Artefato de ML
- A etapa de Preparação de Dados substituindo as etapas de Seleção de Dados, Pré-Processamento e Transformação de Dados
KDD x CRISP-DM
O KDD (Knowledge Discovery in Databases) é um processo para extrair conhecimento útil de grandes conjuntos de dados. Ele é composto por etapas como seleção de dados, limpeza de dados, integração de dados, transformação de dados, mineração de dados e interpretação / avaliação.
Já o CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é um processo para mineração de dados que segue as etapas de Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation e Deployment. Ele é mais amplo e contempla também a implantação do artefato de Machine Learning.
III - A obrigatoriedade da entrega de um artefato de ML:
- É uma informação incorreta. Ambos os processos não obrigam a entrega de um artefato de ML, eles fornecem um processo para extrair conhecimento útil de grandes conjuntos de dados, e a implantação de um artefato de ML é uma etapa opcional dentro desses processos.
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