Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FGV 2026
Engenharia de Software›Inteligencia Artificial
Código
fg125981
Banca
FGV
Órgão
AL-GO
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados
O aprendizado não supervisionado utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulos. Esses algoritmos descobrem padrões ocultos, fazem associações ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana.Selecione a alternativa que apresenta um algoritmo de regras de associação.
AApriori.
BAposteriori.
CLigação de Ward.
DModelo de mistura gaussiana.
EAnálise de componentes principais.
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GabaritoA — Apriori.
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 Regras de Associação
Gabarito: letra A. O Apriori é o algoritmo mais conhecido e utilizado para mineração de regras de associação, uma técnica de aprendizado não supervisionado que identifica conjuntos de itens frequentes em bases de dados transacionais. Essa classificação é confirmada pelo material de apoio, que lista explicitamente "Apriori" como um algoritmo de associação.
A questão cobra o conhecimento básico sobre tipos de algoritmos de aprendizado de máquina. As regras de associação pertencem ao aprendizado não supervisionado, ao lado da clusterização. É essencial saber que o Apriori é o algoritmo padrão dessa categoria.
Algoritmo
Categoria
Descrição
Exemplo de Uso
Apriori
Regras de Associação
Identifica itemsets frequentes e gera regras do tipo "se X então Y"
Análise de cestas de compras, sistemas de recomendação
Aposteriori
Inexistente (distrator)
Não é um algoritmo de aprendizado de máquina reconhecido
—
Ligação de Ward
Clusterização Hierárquica
Agrupa dados medindo distância entre clusters com base na variância interna
Análise de agrupamento
Modelo de Mistura Gaussiana
Clusterização Probabilística
Assume que dados são gerados por combinação de distribuições Gaussianas
Segmentação de dados
Análise de Componentes Principais (PCA)
Redução de Dimensionalidade
Extrai componentes principais que maximizam a variância
Pré-processamento de dados
Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO
O Apriori é o algoritmo clássico de regras de associação. Ele opera identificando itemsets frequentes e gerando regras do tipo "se X então Y", muito usado em análise de cestas de compras e sistemas de recomendação.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Aposteriori não é um algoritmo de aprendizado de máquina reconhecido. O nome remete ao conceito probabilístico a posteriori, mas não corresponde a nenhum algoritmo de associação. A banca utiliza essa grafia como distrator sonoro para tentar confundir com "Apriori".
Alternativa C — ❌ Incorreta
Ligação de Ward é um método de clusterização hierárquica (agrupamento), não de regras de associação. Ele mede a distância entre clusters com base na variância interna, sendo utilizado em análises de agrupamento.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Modelo de mistura gaussiana é um algoritmo probabilístico de clusterização que assume que os dados são gerados por uma combinação de distribuições Gaussianas. Também não é um algoritmo de associação.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Análise de componentes principais (PCA) é uma técnica de redução de dimensionalidade (pré-processamento), não de associação. Embora seja não supervisionada, seu objetivo é extrair componentes principais que maximizam a variância, não descobrir regras entre itens.
NÃO CAIA NESSA!
A banca aposta na semelhança fonética entre "Apriori" e "Aposteriori" (alternativa B). Muitos candidatos, por ouvirem falar de "probabilidade a posteriori", acabam confundindo. Lembre-se: Apriori é o nome do algoritmo – grafia e pronúncia próprias. Além disso, as alternativas C, D e E são técnicas legítimas de aprendizado não supervisionado, mas não de associação; são de clusterização ou redução de dimensionalidade. Para não errar, memorize a lista: algoritmos de associação clássicos são Apriori, FP-Growth, Eclat.