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

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce161019
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SERPRO
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista - Especialização: Tecnologia
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto de dados de entrada, prever o valor de uma variável de saída. Em relação ao aprendizado de máquina, julgue o item a seguir. Em aprendizado de máquina, as características de entrada e saída são definidas, respectivamente, como atributos previsores e atributos alvo ou meta.
  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 – Terminologia

Gabarito: Certo. A afirmação está correta: em aprendizado de máquina, as variáveis de entrada (características) são chamadas de atributos previsores (ou features), e a variável de saída (o que se deseja prever) é denominada atributo alvo ou meta (ou target). Essa nomenclatura é padrão na área.

A banca apenas cobra o conhecimento básico da terminologia. Não há pegadinha; a descrição reflete exatamente o uso consagrado na literatura de machine learning.

Aprendizado de máquina
  • 1Entrada (características)
    • Atributos previsores
    • Features
  • 2Saída (o que se prevê)
    • Atributo alvo
    • Meta (target)
LEVEL · soulevel.com.br

✅ CERTO

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