Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FGV 2024
Engenharia de Software›Inteligencia Artificial
Código
fg077064
Banca
FGV
Órgão
CGM de Belo Horizonte - MG
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Auditor Interno - Ciência da Computação - Manhã
Sobre o Aprendizado de Máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.( ) Aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em um dataset rotulado.( ) Aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em um dataset não rotulado e a estrutura subjacente dos dados é descoberta pelo algoritmo.( ) Aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado para prever o resultado de uma variável dependente com base em variáveis independentes.As afirmativas são, respectivamente,
AV – V – V.
BF – V – F.
CV – F – F.
DV – V – F.
Revelar gabarito e comentário▾
GabaritoD — V – V – F.
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”.
Tipos de Aprendizado de Máquina
Gabarito: alternativa D (V – V – F). A primeira e a segunda afirmativas estão corretas; a terceira é falsa, pois descreve o aprendizado por reforço como previsão de variável dependente – característica do aprendizado supervisionado. A banca (FGV) testa a distinção clássica entre os três principais paradigmas.
Afirmativa 1 – ✅ Verdadeira
O aprendizado supervisionado realmente utiliza um dataset rotulado (com exemplos de entrada e saída esperada) para treinar o modelo a mapear entradas em saídas. É o conceito fundamental, conforme descrito nos materiais de apoio.
Afirmativa 2 – ✅ Verdadeira
O aprendizado não supervisionado trabalha com dados não rotulados; o algoritmo busca descobrir estruturas ocultas, como grupos ou padrões, sem orientação externa. Essa é a definição padrão.
Afirmativa 3 – ❌ Falsa
O aprendizado por reforço não se baseia em prever uma variável dependente a partir de independentes. Ele envolve um agente que interage com um ambiente, recebendo recompensas ou punições, e aprende uma política de ações para maximizar a recompensa acumulada. A descrição dada (prever variável dependente) é típica de aprendizado supervisionado (regressão/classificação).
NÃO CAIA NESSA!
A banca troca a definição de aprendizado por reforço pela de aprendizado supervisionado. Cuidado! Reforço não é previsão de variável, mas sim aprendizado por tentativa e erro com recompensas.
Alternativa A – ❌ Incorreta
Afirma V – V – V, mas a terceira afirmativa é falsa (como explicado).
Alternativa B – ❌ Incorreta
Afirma F – V – F, mas a primeira afirmativa é verdadeira (supervisionado usa dados rotulados).
Alternativa C – ❌ Incorreta
Afirma V – F – F, mas a segunda afirmativa é verdadeira (não supervisionado descobre estrutura oculta).
Alternativa D – ✅ Correta ⟵ GABARITO
Afirma V – V – F, que corresponde exatamente à avaliação correta das três afirmativas.
NÃO CAIA NESSA!
Memorize as definições: supervisionado (rótulos), não supervisionado (sem rótulos, descobre padrões), por reforço (agente, recompensa, ambiente). Na prova, a banca costuma trocar a terceira para testar se você confunde com regressão.