Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2024
Engenharia de Software›Inteligencia Artificial
Código
ce167765
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTT
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres – Especialidade: Engenharia - Conhecimentos Específicos
Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado.Modelos de aprendizado não supervisionado são utilizados em três tarefas principais, entre as quais está a redução de dimensionalidade, que é uma técnica usada para se reduzir o número de entradas de dados a um tamanho gerenciável, não havendo, nesse caso, preservação da integridade do conjunto de dados.
CCerto
EErrado
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GabaritoE — Errado
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Aprendizado não supervisionado – Redução de dimensionalidade
Gabarito: Errado. A afirmativa está incorreta porque técnicas de redução de dimensionalidade, como a Análise de Componentes Principais (PCA), preservam a maior parte das informações originais, contrariando a alegação de que "não havendo, nesse caso, preservação da integridade do conjunto de dados".
O aprendizado não supervisionado tem três tarefas principais: agrupamento (clustering), associação e redução de dimensionalidade. Esta última visa reduzir o número de variáveis (features) mantendo o máximo de variância (informação) possível. A PCA, por exemplo, transforma as variáveis originais em componentes principais que capturam a maior parte da variabilidade dos dados, descartando apenas redundância ou ruído. Portanto, há sim preservação da integridade do conjunto de dados, embora com perda controlada.
PEGA ESSA DICA!
O erro está na palavra "não". A redução de dimensionalidade busca justamente manter o máximo de informação (variância), descartando apenas o que é redundante ou ruído. Lembre-se: PCA é uma técnica não supervisionada que preserva a maior parte da informação original.