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Questão de Sistemas Operacionais — Clusters — FGV 2022

Sistemas OperacionaisClusters
Código
fg047192
Banca
FGV
Órgão
CGU
Ano
2022
Nível
Superior
Cargo
Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação
Dois colegas de um time de ciência de dados discutem o novo projeto do time: avaliar um grupo de unidades de negócio e tentar, através de algumas características compartilhadas, separá-las em grupos. O objetivo é migrar de um cenário em que são elaborados contratos individuais para um cenário em que possam ser elaborados contratos por grupo.Alice acha que deve ser usado um método supervisionado. Ela escolhe o K-means Clustering e propõe ajustar os hiperparâmetros C e sigma para alcançar um resultado adequado.Bob prefere métodos não supervisionados, já que a base de dados não possui rótulos, e está em dúvida entre utilizar Naive Bayes (em razão de a base de dados ser pequena) ou Decision Trees (por talvez ser necessário ter um modelo explicável).Analisando as posições de Alice e Bob sobre esse projeto, pode-se afirmar que:
  1. AAlice e Bob estão corretos. Entretanto, não é possível realizar uma análise prévia dos algoritmos – avaliam-se apenas modelos e suas métricas de desempenho;
  2. BAlice e Bob estão errados. K-means Clustering é um método não supervisionado e não possui os parâmetros C e sigma. Naive Bayes e Decision Trees são métodos supervisionados;
  3. CAlice está correta, mas a sugestão de Bob de utilizar Naive Bayes é fraca, pois esse algoritmo não apresenta bom desempenho com pequenos conjuntos de dados;
  4. DBob está correto e Alice está errada. K-means Clustering é um algoritmo não supervisionado;
  5. EBob está errado e Alice está correta. Modelos baseados em Decision Trees não são explicáveis.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — Alice e Bob estão errados. K-means Clustering é um método não supervisionado e não possui os parâmetros C e sigma. Naive Bayes e Decision Trees são métodos supervisionados;

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 — Algoritmos Supervisionados e Não Supervisionados

Gabarito: letra B. Alice e Bob estão errados: K-means é um algoritmo não supervisionado de clustering, e não possui parâmetros C e sigma (estes são típicos de SVM). Já Naive Bayes e Decision Trees são algoritmos supervisionados, que exigem dados rotulados. A banca testa o conhecimento básico de classificação de algoritmos de ML.

Alice afirma que K-means é supervisionado e que possui hiperparâmetros C e sigma. Na verdade, K-means é não supervisionado e seu principal hiperparâmetro é o número de clusters (k). C e sigma são parâmetros comuns em SVM (C controla a regularização; sigma é usado em kernels RBF). Já Bob considera Naive Bayes e Decision Trees como não supervisionados. Esses algoritmos são usados em classificação supervisionada, necessitando de rótulos para treino.

Critério

Alice

Bob

Classificação do algoritmo proposto

K-means como supervisionado (errado)

Naive Bayes e Decision Trees como não supervisionados (errado)

Natureza real do algoritmo

K-means é não supervisionado

Naive Bayes e Decision Trees são supervisionados

Hiperparâmetros citados

C e sigma (típicos de SVM, não do K-means)

Não menciona hiperparâmetros incorretos

Adequação ao problema (dados sem rótulos)

Inadequado (propõe método supervisionado para problema não supervisionado)

Inadequado (propõe métodos supervisionados para problema não supervisionado)

Algoritmos de ML
  • 1Supervisionados (rótulos)
    • Naive Bayes
    • Decision Trees
    • SVM (parâmetros C e sigma)
  • 2Não supervisionados (sem rótulos)
    • K-means (parâmetro k)
LEVEL · soulevel.com.br

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que ambos estão corretos, mas na verdade ambos cometem erros conceituais graves.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Identifica corretamente os erros: K-means é não supervisionado e não tem parâmetros C/sigma; Naive Bayes e Decision Trees são supervisionados.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Diz que Alice está correta, mas ela está errada ao classificar K-means como supervisionado.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Considera Bob correto, mas ele classifica erroneamente métodos supervisionados como não supervisionados.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Afirma que Bob está errado e Alice correta. Alice também está errada.

NÃO CAIA NESSA!

A banca explora a confusão comum entre algoritmos supervisionados e não supervisionados, além de associar parâmetros errados (C e sigma do SVM) ao K-means. Lembre-se: se o dado não tem rótulo, use não supervisionado (clustering); se tem rótulo, use supervisionado (classificação).

Gabarito: letra B.

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