Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FGV 2026
Engenharia de Software›Inteligencia Artificial
Código
fg125977
Banca
FGV
Órgão
AL-GO
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados
O aprendizado de máquina (ML) é um tema muito abrangente e que possui diversas aplicações nos diversos setores da ALEGO. Existem diferentes técnicas que são utilizadas dependendo do tipo de problema a ser solucionado. Elas foram agrupadas em métodos de ML com seus modelos de programação.O tipo de aprendizado que faz com que o modelo tome decisões por si próprio, e é recompensado de acordo com o progresso que faz na atividade em que foi designado se denomina
Aaprendizado não subvencionado.
Baprendizado supervisionado.
Caprendizado por reforço.
Daprendizado autônomo.
Eaprendizado dedutivo.
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GabaritoC — aprendizado por reforço.
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Aprendizado por Reforço
Gabarito: letra C. A descrição "modelo toma decisões por si próprio e é recompensado de acordo com o progresso" é a definição clássica de aprendizado por reforço (reinforcement learning), em que um agente aprende a maximizar recompensas acumuladas por meio de interações com o ambiente.
O enunciado testa diretamente a classificação dos três principais paradigmas de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e por reforço. A alternativa correta é a única que descreve o mecanismo de feedback por recompensas/punições.
Aprendizado de máquina
1Supervisionado
Dados rotulados (entrada → saída)
Exemplos: classificação, regressão
2Não supervisionado
Dados não rotulados
Exemplos: clusterização, associação
3Por reforço
Agente interage com ambiente
Feedback: recompensa/punição
Maximiza ganho acumulado
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Alternativa A — ❌ Incorreta
O termo "não subvencionado" (provavelmente um anglicismo de unsupervised) refere-se ao aprendizado não supervisionado, que não possui recompensas ou punições — o algoritmo apenas encontra padrões em dados não rotulados.
Alternativa B — ❌ Incorreta
O aprendizado supervisionado utiliza exemplos rotulados (entrada-saída) fornecidos por um "professor", e não há o conceito de recompensa por decisões progressivas.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A definição no enunciado coincide exatamente com o aprendizado por reforço: o agente interage com o ambiente, toma decisões e recebe feedback (recompensa ou punição) que orienta seu aprendizado para maximizar o ganho acumulado.
Alternativa D — ❌ Incorreta
"Aprendizado autônomo" não é um termo técnico padrão na taxonomia de aprendizado de máquina; pode ser confundido com aprendizado por reforço, mas a designação consagrada é a letra C.
Alternativa E — ❌ Incorreta
O aprendizado dedutivo não é uma categoria de aprendizado de máquina. O campo trabalha com raciocínio indutivo (extração de regras a partir de dados), enquanto o dedutivo parte de regras gerais para conclusões específicas.
PEGA ESSA DICA!
Na prova, identifique o tipo de aprendizado pela presença ou ausência de recompensa. Se há "recompensa" ou "punição", é aprendizado por reforço. Se há dados rotulados, é supervisionado. Se não há rótulos nem recompensa, é não supervisionado.