Pular para o conteúdo principal

Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados — Estrutura de Dados — FGV 2024

Algoritmos e Estrutura de DadosEstrutura de Dados
Código
fg086295
Banca
FGV
Órgão
INPE
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Os Filtros Bayesianos são assim chamados por basearem-se na aplicação do Teorema de Bayes, que relaciona distribuições de probabilidade a priori com distribuições de probabilidade a posteriori.Há dois passos fundamentais para a estimação de estados, onde o primeiro passo está associado ao modelo dinâmico do sistema ou processo, enquanto o segundo passo está associado ao modelo de observações ou sensoriamento.Neste contexto, os passos são denominados, respectivamente,
  1. ATreinamento e Classificação.
  2. BPredição e Correção.
  3. CAtenuação e Geração.
  4. DPropagação Inversa e Propagação Direta.
  5. EMarginalização e Condicionamento.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — Predição e Correção.

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”.

Filtros Bayesianos: Predição e Correção

Gabarito: letra B. Os filtros Bayesianos (como o Filtro de Kalman e o Filtro de Partículas) executam dois passos fundamentais: primeiro a Predição, baseada no modelo dinâmico do sistema, e depois a Correção (ou atualização), baseada no modelo de observação/sensoriamento. Essa é a terminologia consagrada na literatura de estimação de estados.

  1. 1Predição (modelo dinâmico)1º passo
  2. 2Correção (modelo de observação)2º passo
LEVEL · soulevel.com.br

Alternativa A — ❌ Incorreta

Treinamento e Classificação são etapas típicas de aprendizado supervisionado (machine learning), não de filtragem bayesiana. O filtro não “treina” nem “classifica” estados; ele propaga e atualiza distribuições de probabilidade.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Predição (ou propagação) e Correção (ou atualização) são exatamente os dois passos. Na predição, o modelo dinâmico projeta o estado futuro; na correção, a observação é incorporada para refinar a estimativa.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Atenuação e Geração não são termos usados no contexto de filtros Bayesianos.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Propagação Inversa e Propagação Direta são conceitos de redes neurais artificiais (backpropagation e forward propagation), não de filtragem bayesiana.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Marginalização e Condicionamento são operações probabilísticas comuns, mas não denominam os passos do filtro Bayesiano. Na verdade, a correção envolve o teorema de Bayes, que usa condicionamento, mas o nome consagrado é “Correção”.

PEGA ESSA DICA!

Para fixar, lembre-se do Filtro de Kalman: “predict” (predizer) e “update” (corrigir). Esse padrão se repete em todos os filtros Bayesianos.

Gabarito: letra B.

Link permanente: /questoes/fg086295