Noções de Informática · FGV · 2025 | Questão sqc-fg125524

Aprendizado Não Supervisionado: Algoritmos de Clusterização

Gabarito: letra A. A única alternativa que apresenta exclusivamente métodos de aprendizado {não supervisionado} é a que contém DBSCAN e K-Means, ambos algoritmos de clusterização (agrupamento). Os demais itens incluem métodos supervisionados.

A questão testa a classificação dos algoritmos de aprendizado de máquina. O aprendizado não supervisionado trabalha com dados não rotulados e busca encontrar padrões ou agrupar os dados sem intervenção humana. Os principais exemplos são algoritmos de clusterização (K-Means, DBSCAN, agrupamento hierárquico) e de associação (Apriori).

Alternativa	Método 1	Método 2	Classificação	É não supervisionado?
A	DBSCAN	K-Means	Clusterização	✅ Sim
B	ChatGPT	Regressão Linear	Supervisionado / Regressão	❌ Não
C	Naive-Bayes	Regressão Matricial	Classificação / Regressão	❌ Não
D	Regressão Logística	Random Forest	Classificação / Ensemble	❌ Não
E	Probabilistic Forest	Máquina de Vetor de Suporte	Distrator / Classificação	❌ Não

Aprendizado de máquina

1Supervisionado (dados rotulados)
- Regressão Linear
- Regressão Logística
- Naive-Bayes
- Random Forest
- SVM
2Não supervisionado (dados não rotulados)
- Clusterização
  - K-Means
  - DBSCAN
  - Hierárquico
- Associação
  - Apriori

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Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Tanto DBSCAN quanto K-Means são algoritmos de clusterização, ou seja, métodos não supervisionados. O DBSCAN agrupa pontos com base na densidade, e o K-Means particiona os dados em K grupos baseados na distância. Ambos são amplamente citados na literatura como exemplos de aprendizado não supervisionado.

Alternativa B — ❌ Incorreta

ChatGPT é um modelo de linguagem treinado com técnicas de aprendizado supervisionado (fine-tuning) e Regressão Linear é um método supervisionado de regressão. Nenhum dos dois é não supervisionado.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Naive-Bayes é um classificador supervisionado (baseado no teorema de Bayes). Regressão Matricial não é um termo padrão, mas se refere a técnicas de regressão, que são supervisionadas. Portanto, não atende.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Regressão Logística é um algoritmo de classificação supervisionado. Random Forest é um ensemble de árvores de decisão, também supervisionado. Ambos requerem dados rotulados.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Probabilistic Forest não é um algoritmo consagrado; provavelmente é um distrator. Máquina de Vetor de Suporte (SVM) é um classificador supervisionado. Logo, incorreta.

PEGA ESSA DICA!

Para identificar algoritmos não supervisionados, lembre-se: eles não usam rótulos. Os principais são clusterização (K-Means, DBSCAN, Hierárquico) e associação (Apriori). Já algoritmos de classificação (regressão logística, naive bayes, SVM, random forest) e regressão (linear) são supervisionados. Na prova, decore a lista dos mais comuns.

Gabarito: letra A.