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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FCC 2022

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
fc067598
Banca
FCC
Órgão
TRT - 5ª Região (BA)
Ano
2022
Cargo
Técnico Judiciário - Tecnologia da Informação
Sobre os conceitos de modelos preditivos, analise as afirmações abaixo.I. O modelo preditivo não supervisionado recebe dados de entrada e saída e busca correlações entre eles.II. O modelo supervisionado recebe apenas dados de entrada para encontrar padrões e prevê repetições de ocorrências anteriores.III. A análise preditiva é utilizada como ferramenta para identificar padrões que podem sugerir ações fraudulentas.IV. A utilização de técnicas de aprendizagem de máquina para a análise preditiva permite produzir de forma automática e mais rápida modelos mais precisos.É correto o que se afirma APENAS em
  1. AI.
  2. BII.
  3. CI e III.
  4. DIII e IV.
  5. EI, II e IV.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — III e IV.

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”.

Modelos Preditivos: Supervisionado vs. Não Supervisionado

Gabarito: letra D — apenas os itens III e IV estão corretos. A questão cobra a diferença fundamental entre aprendizado supervisionado e não supervisionado: no supervisionado, o modelo recebe dados de entrada rotulados (com saída esperada); no não supervisionado, recebe apenas entrada e busca padrões sem rótulos. Os itens I e II invertem essas definições.

Item I — ❌ Incorreto

Afirma que o modelo não supervisionado recebe dados de entrada e saída. Isso é o oposto: o aprendizado não supervisionado recebe apenas dados de entrada, sem rótulos, e busca estruturas ou agrupamentos (clusters). Exemplo: clustering, redução de dimensionalidade.

Item II — ❌ Incorreto

Afirma que o modelo supervisionado recebe apenas dados de entrada. Na verdade, o aprendizado supervisionado requer dados rotulados (pares entrada-saída) para aprender a mapear entradas em saídas. Exemplo: regressão, classificação.

Item III — ✅ Correto

A análise preditiva é amplamente usada para detectar fraudes, identificando padrões anômalos ou suspeitos em transações financeiras, por exemplo. É uma aplicação clássica da área.

Item IV — ✅ Correto

Técnicas de aprendizado de máquina automatizam a construção de modelos preditivos, processando grandes volumes de dados mais rapidamente e, muitas vezes, gerando modelos mais precisos do que métodos manuais.

NÃO CAIA NESSA!

Para não confundir, lembre-se: supervisionado = com supervisão (rótulos); não supervisionado = sem supervisão (apenas dados brutos). A banca adora trocar os papéis, como fez nos itens I e II.

Portanto, estão corretos apenas os itens III e IV, correspondendo à alternativa D.

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