Sobre detecção de anomalias, analise as afirmativas a seguir.
I. São exemplos de detecção de anomalias: detecção de fraude,
detecção de intrusão, monitoramento de sistemas de saúde,
qualidade de um produto.
II. São métodos que conseguem lidar com detecção de
anomalias: algoritmos baseados em densidade, análise de
agrupamento, redes neurais recorrentes, redes bayesianas e
modelos de Markov escondidos.
III. A distribuição normal é a distribuição mais comum dos dados
considerados dentro de uma normalidade, porém, podemos
obter normalidade também por meio de outros tipos de
distribuição como a distribuição de Bernoulli, distribuição
uniforme, distribuição binomial e distribuição de Minkowski.
IV. A métrica de avaliação desses métodos pode ajudar na
identificação de dados fora do padrão. Portanto, as métricas
de precisão, sensibilidade e medida-F1 são exemplos de
métricas utilizadas para detecção de anomalias.
Está correto o que se afirma em