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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FCC 2025

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
fc074027
Banca
FCC
Órgão
TRF - 4ª REGIÃO
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação
No decorrer do desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão baseado em técnicas de aprendizado de máquina, a equipe de analistas de um tribunal identificou a necessidade de aplicar técnicas de pré-processamento aos dados disponiveis, que incluiam tanto registros tabulares quanto documentos em texto livre. Considerando as práticas de preparação de dados para algoritmos de IA/ML, o pré-processamento de dados estruturados e não estruturados consiste, respectivamente, em atividades como
  1. Acompressão de arquivos e criptografia de registros.
  2. Bnormalização de variáveis e tokenização de textos.
  3. Cexecução de auditoria de sistemas e clusterização de bases.
  4. Dautenticação de usuários e mineração de dados sensiveis.
  5. Eimplementação de redes neurais e classificação supervisionada.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — normalização de variáveis e tokenização de textos.

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”.

Pré-processamento de dados em aprendizado de máquina

Gabarito: letra B. O pré-processamento de dados estruturados (tabulares) envolve a normalização de variáveis para escalonamento, enquanto o de dados não estruturados (texto livre) inclui a tokenização, que divide o texto em unidades (tokens). As demais alternativas descrevem atividades que não pertencem à etapa de pré-processamento.

A questão testa o conhecimento das etapas típicas de preparação de dados para algoritmos de IA/ML. Dados estruturados, como planilhas, requerem ajustes de escala, tratamento de valores ausentes e transformações; a normalização (ou padronização) é uma técnica clássica. Dados não estruturados, como textos, precisam ser convertidos em formato numérico: a tokenização é o primeiro passo, quebra o texto em palavras, frases ou símbolos.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Compressão de arquivos e criptografia de registros são operações de segurança e armazenamento, não de pré-processamento para aprendizado de máquina.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Normalização de variáveis (escalonamento para mesma ordem de grandeza) e tokenização de textos (segmentação em tokens) são atividades clássicas de preparação de dados estruturados e não estruturados, respectivamente.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Execução de auditoria de sistemas é atividade de controle e conformidade; clusterização de bases é uma técnica de aprendizado não supervisionado, aplicada após o pré-processamento.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Autenticação de usuários é segurança; mineração de dados sensíveis envolve extração de informações, não pré-processamento.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Implementação de redes neurais e classificação supervisionada são etapas de modelagem e treinamento, posteriores ao pré-processamento.

PEGA ESSA DICA!

Lembre-se: no pipeline de ML, o pré-processamento vem antes de qualquer algoritmo. Para dados estruturados, pense em escalonamento, codificação e imputação; para texto, tokenização, remoção de stopwords e stemming.

Gabarito: letra B.

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