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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2025

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce195018
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANM
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados
A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue o item que se segue.O deep learning elimina completamente a necessidade de pré-processamento de dados, pois as redes neurais são capazes de aprender todas as características automaticamente.
  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”.

Deep Learning e Pré-processamento de Dados

Gabarito: Errado (E). A afirmação está incorreta porque, embora o deep learning seja capaz de aprender representações automaticamente (feature learning), ele não elimina completamente a necessidade de pré-processamento dos dados. Técnicas como normalização, tratamento de valores ausentes, redução de dimensionalidade e balanceamento de classes ainda são frequentemente necessárias para garantir bom desempenho. Além disso, dizer que as redes neurais aprendem "todas as características" é um exagero — elas aprendem representações úteis a partir dos dados, mas não substituem etapas fundamentais de limpeza e preparação.

NÃO CAIA NESSA!

A banca explora a crença de que deep learning é uma "solução mágica" que dispensa qualquer preparação. Palavras como "completamente" e "todas" são sinais de alerta — em geral, afirmações absolutas em aprendizado de máquina são falsas. O pré-processamento contínua sendo uma etapa crítica mesmo em modelos profundos.

Gabarito: Errado (E).

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