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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2023

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce153868
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
DATAPREV
Ano
2023
Nível
Médio
Cargo
Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer feedback prévio.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

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”.

Aprendizado de Máquina – Clustering

Gabarito: Certo. A técnica de agrupamento (clustering) é de fato um tipo de aprendizado não supervisionado, pois o algoritmo identifica padrões em dados não rotulados, sem qualquer feedback prévio sobre as saídas esperadas.

O aprendizado não supervisionado não possui rótulos nos dados de treinamento; o modelo deve encontrar estruturas intrínsecas, como grupos (clusters). O conteúdo de apoio reforça: "As técnicas de agrupamento (clustering) pertencem ao aprendizado de máquina não supervisionado" e "Na análise de clusters, as classes não são previamente definidas. Por conta dessa característica, é uma técnica de aprendizado não supervisionado."

Aprendizado de máquina
  • 1Supervisionado
    • Dados rotulados
    • Feedback prévio
    • Ex.: classificação, regressão
  • 2Não supervisionado
    • Dados não rotulados
    • Sem feedback
    • Identifica padrões intrínsecos
      • Agrupamento (clustering)
      • Associação
LEVEL · soulevel.com.br

CERTO – o item descreve corretamente a essência do clustering dentro do aprendizado de máquina não supervisionado.

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