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

Modelo de Mistura Gaussiana (GMM) como técnica de clustering não supervisionado

✅ CERTO. O GMM é um algoritmo de agrupamento não supervisionado que modela cada cluster como uma distribuição Gaussiana. Cada ponto de dados recebe uma probabilidade de pertencer a cada distribuição, sendo atribuído ao cluster de maior probabilidade. A afirmação descreve corretamente essa natureza probabilística e não supervisionada, além de citar o GMM como um método comum.

No aprendizado de máquina, técnicas de clustering como o GMM são empregadas quando não há rótulos de saída, buscando encontrar estruturas ocultas nos dados. Diferentemente do K-means (que atribui cada ponto a um único cluster com base na distância ao centróide), o GMM realiza um soft clustering, calculando a probabilidade de cada ponto pertencer a cada Gaussiana. O material de apoio confirma: "na mistura de gaussianas, cada ponto do conjunto de dados tem uma probabilidade de pertencer a cada distribuição gaussiana".

Portanto, o item está Certo.