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Questão de Banco de Dados — Data Mining — CESPE / CEBRASPE 2018

Banco de DadosData Mining
Código
ce102533
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCE-MG
Ano
2018
Nível
Superior
Cargo
CESPE - - Analista de Controle Externo - Ciência da Computação
Em machine learning, a categoria de aprendizagem por reforço identifica as tarefas em que
  1. Aum software interage com um ambiente dinâmico, como, por exemplo, veículos autônomos.
  2. Bas etiquetas de classificação não sejam fornecidas ao algoritmo, de modo a deixá-lo livre para entender as entradas recebidas.
  3. Co aprendizado pode ser um objetivo em si mesmo ou um meio para se atingir um fim.
  4. Do objetivo seja aprender um conjunto de regras generalistas para converter as entradas em saídas predefinidas.
  5. Esão apresentados ao computador exemplos de entradas e saídas desejadas, fornecidas por um orientador.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoA — um software interage com um ambiente dinâmico, como, por exemplo, veículos autônomos.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Machine Learning: Aprendizagem por Reforço

Gabarito: letra A. A aprendizagem por reforço é um paradigma de machine learning em que um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente dinâmico, recebendo recompensas ou punições, com o objetivo de maximizar a recompensa acumulada. Veículos autônomos são um exemplo clássico desse tipo de aprendizado.

Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Descreve com precisão a aprendizagem por reforço: interação com ambiente dinâmico e exemplo de veículos autônomos. O agente aprende por tentativa e erro, ajustando seu comportamento com base nas recompensas recebidas.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Refere-se ao aprendizado não supervisionado, em que não há rótulos (etiquetas) fornecidos. O algoritmo busca padrões ou agrupamentos nos dados sem conhecimento prévio das classes.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Afirmação genérica que pode se aplicar a qualquer tipo de aprendizado ou até mesmo a outras áreas. Não captura a essência da interação com ambiente dinâmico e recompensas, característica central do reforço.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Descreve o aprendizado supervisionado (classificação/regressão) ou indução de regras, onde se busca mapear entradas para saídas predefinidas. Não envolve interação com ambiente nem recompensas.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Trata do aprendizado supervisionado, em que exemplos rotulados (entrada e saída desejada) são fornecidos por um orientador. O algoritmo aprende a partir desses pares, diferente do reforço.

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