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

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce172744
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
CTI
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados
Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.Os algoritmos baseados em árvore de decisão definem modelos com uma técnica para estimar a probabilidade de um evento ocorrer sob determinada circunstância, usando-se uma estimativa a priori da probabilidade de sua ocorrência.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

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: Árvores de Decisão vs. Métodos Bayesianos

❌ ERRADO. A afirmação descreve características de métodos bayesianos (Teorema de Bayes), não de árvores de decisão. Árvores de decisão são algoritmos supervisionados que particionam o espaço de atributos com base em critérios de impureza (como ganho de informação ou índice Gini), sem utilizar estimativas a priori de probabilidade.

A questão mistura dois conceitos distintos. Enquanto classificadores bayesianos calculam a probabilidade a posteriori a partir de uma probabilidade a priori e da verossimilhança dos dados, as árvores de decisão constroem um modelo de regras de decisão a partir dos atributos, sem envolver probabilidades a priori.

NÃO CAIA NESSA!

Troca de conceito entre árvore de decisão e método bayesiano. A banca atribui a árvores de decisão uma característica própria de métodos probabilísticos, como o Naive Bayes. Cuidado: árvores de decisão são determinísticas (não probabilísticas) e não exigem estimativas a priori.

Alternativa — ❌ Errada (gabarito)

A afirmação está errada porque atribui às árvores de decisão uma técnica de estimação probabilística com uso de probabilidade a priori, o que é típico de métodos bayesianos. Árvores de decisão funcionam por partição recursiva do espaço de atributos, escolhendo o melhor atributo para dividir os dados com base em métricas de impureza, sem envolver probabilidades a priori.

Gabarito: ❌ ERRADO (alternativa E).

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