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Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — FGV 2025

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação
Código
fg114832
Banca
FGV
Órgão
MPE-RJ
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista do Ministério Público - Área Administrativa - Tecnologia da Informação
Existem diversos algoritmos de classificação que são amplamente utilizados na resolução de problemas que envolvam problemas de aprendizado de máquina. Com relação aos algoritmos de classificação, analise as afirmativas a seguir.I. A regressão logística é um algoritmo muito utilizado em ciências biológicas e ciências sociais, ela deve ser usada em problemas de classificação binários, ou seja, problemas para os quais os dados devam ser classificados entre dois grupos distintos e mutuamente excludentes.II. SVM é um algoritmo cujo objetivo é traçar uma ou mais retas que divida(m) de maneira aproximadamente equitativa, com margem máxima, um conjunto de pontos de um espaço vetorial, que representam os dados do problema estudado. Ele trabalha apenas com dados linearmente separáveis, o que pode, eventualmente, limitar sua aplicação.III. Árvore de decisão é um algoritmo de aprendizagem não supervisionada, que tem uma variável destino predeterminada. A função da árvore é separar subconjuntos de dados que tenham alguma característica comum, essa característica é chamada de diferenciador e é significativa em relação às variáveis de entrada que podem ser categóricas ou contínuas.Está correto o que se afirma em
  1. AII e III, apenas.
  2. BI e II, apenas.
  3. CI e III, apenas.
  4. DIII, apenas.
  5. EI, apenas.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoE — I, apenas.

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”.

Algoritmos de classificação em aprendizado de máquina

Gabarito: letra E (apenas I correta). A regressão logística é um algoritmo de classificação binária (dois grupos mutuamente excludentes), amplamente usado em ciências biológicas e sociais. Já as afirmativas II e III contêm erros conceituais: o SVM não se restringe a dados linearmente separáveis (usa kernel trick) e a árvore de decisão é um algoritmo supervisionado, não não supervisionado.

A questão cobra o conhecimento básico de três algoritmos de classificação. Vamos analisar cada afirmativa.

Afirmativa I — ✅ Correta

A regressão logística é um algoritmo de classificação binária. Ela modela a probabilidade de uma instância pertencer a uma de duas classes, sendo comum em áreas como biologia e ciências sociais. A descrição está precisa.

Afirmativa II — ❌ Incorreta

O erro está em afirmar que o SVM "trabalha apenas com dados linearmente separáveis". Na verdade, o SVM pode ser estendido para dados não linearmente separáveis por meio do kernel trick, que mapeia os dados para um espaço de maior dimensão onde se torna possível encontrar um hiperplano separador. Além disso, a expressão "divida de maneira aproximadamente equitativa" não é uma característica do SVM; o objetivo é maximizar a margem entre as classes.

Afirmativa III — ❌ Incorreta

A árvore de decisão é um algoritmo de aprendizado supervisionado, e não não supervisionado. Ela requer uma variável alvo (target) para realizar a classificação ou regressão. O termo "diferenciador" não é padrão; as divisões são feitas com base em características (features) que minimizam a impureza (ex.: Gini, entropia). Portanto, a descrição está equivocada.

Gabarito: letra E (apenas I correta).

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