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Uma organização ambiental está buscando prever o fluxo de água em um rio baseado em dados históricos de precipitação e outros fatores climáticos. A análise envolve a captura de relações complexas entre múltiplas variáveis para melhorar a precisão das previsões.
Para isso, a organização deve adotar, como modelo de machine learning,
a Regressão Linear Simples, porque é eficaz na previsão de valores futuros ao encontrar grupos naturais dentro dos dados.
as Redes Neurais Artificiais, porque são utilizadas para modelar a relação linear entre uma variável dependente e uma variável independente.
o Random Forest, porque combina múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão e capturar relações complexas.
o K-means Clustering, porque reduz a dimensionalidade dos dados mantendo a variabilidade.
a Análise de Principais Componentes, porque é uma técnica de agrupamento que identifica grupos naturais dentro dos dados.