Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2024

Aprendizado supervisionado e não supervisionado: regras de associação

Gabarito: Certo (C). A afirmação está correta porque, no modelo apresentado, as regras 1 e 2 pertencem a um mesmo grupo de regras, ambas sendo regras de associação — uma técnica de aprendizado não supervisionado que identifica relações entre itens em um conjunto de dados. A distinção fundamental está no tipo de aprendizado: supervisionado (com rótulos/classes pré-definidas) versus não supervisionado (sem rótulos, buscando padrões ocultos).

O aprendizado de máquina divide-se em duas grandes categorias: supervisionado e não supervisionado. No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, cada exemplo de entrada possui uma saída esperada (classe ou valor). O objetivo é aprender uma função que mapeie entradas para saídas, permitindo fazer previsões sobre novos dados. Exemplos clássicos incluem classificação (e.g., identificar se um e-mail é spam ou não) e regressão (e.g., prever o preço de uma casa). Já no aprendizado não supervisionado, o modelo recebe dados sem rótulos e busca descobrir estruturas, padrões ou agrupamentos intrínsecos nos dados. Exemplos incluem clustering (agrupamento) e associação (descoberta de regras que relacionam itens).

As regras de associação são um tipo de técnica de aprendizado não supervisionado, frequentemente usada em análise de cesta de compras (market basket analysis). O objetivo é encontrar relações entre itens em um conjunto de transações, como "clientes que compram A também compram B". Essas regras são caracterizadas por métricas como suporte, confiança e lift. No modelo da questão, as regras 1 e 2 envolvem os itens A, B, C, D, E, F, G e H, e ambas são regras de associação, portanto pertencem ao mesmo grupo.

A pegadinha da banca está em confundir o tipo de aprendizado: o candidato pode achar que regras de associação são aprendizado supervisionado, mas elas são não supervisionadas. Além disso, a questão pode induzir o candidato a pensar que regras diferentes (com itens diferentes) pertencem a grupos diferentes, mas o que define o grupo é o tipo de técnica, não os itens específicos.

Guarde a fronteira entre aprendizado supervisionado e não supervisionado: é exatamente nela que as alternativas se dividem. No supervisionado, há rótulos e o objetivo é prever; no não supervisionado, não há rótulos e o objetivo é descobrir padrões. As regras de associação são não supervisionadas, pois não há uma variável-alvo a ser prevista, mas sim a descoberta de relações entre itens.

Item — ✅ Correto ⟵ GABARITO

A afirmação está correta porque as regras 1 e 2, no modelo apresentado, são ambas regras de associação, uma técnica de aprendizado não supervisionado. O que define o grupo é o tipo de técnica, não os itens específicos envolvidos. As regras de associação buscam identificar relações entre itens em um conjunto de dados, sem a necessidade de rótulos prévios, caracterizando o aprendizado não supervisionado. Portanto, as regras 1 e 2 pertencem ao mesmo grupo de regras.

Gabarito: Certo (C).