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Questão de Sistemas de Informação — Sistemas de Informação — FGV 2026

Sistemas de InformaçãoSistemas de Informação
Código
fg126230
Banca
FGV
Órgão
AL-GO
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Analista Legislativo - Desenvolvedor de Sistemas
No contexto corporativo, o aprendizado de máquina, como subcampo da inteligência artificial, tem sido amplamente adotado para apoiar a análise de grandes volumes de dados, automatizar processos e aprimorar a tomada de decisão estratégica. Considerando sua aplicação em áreas como previsão de demanda, detecção de padrões, personalização de serviços e otimização operacional.Considerando o processo de treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, pode-se afirmar que
  1. Ao treinamento de um modelo pode ser realizado de maneira eficaz utilizando exclusivamente dados de teste, pois esses dados já refletem a performance esperada do modelo em situações reais.
  2. Bo uso de um conjunto de validação durante o treinamento é irrelevante, já que a divisão entre dados de treinamento e teste é suficiente para avaliar a performance do modelo.
  3. Ca normalização dos dados não é necessária antes do treinamento, pois a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina é robusta a diferenças de escala entre as variáveis.
  4. Duma vez que o modelo é treinado, ele não precisa ser reavaliado ou ajustado, pois a performance inicial será sempre mantida em qualquer conjunto de dados futuro.
  5. Eo processo de treinamento envolve ajustar os parâmetros do modelo para minimizar a função de perda, utilizando um conjunto de dados rotulado, onde a relação entre as características e os rótulos é conhecida.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoE — o processo de treinamento envolve ajustar os parâmetros do modelo para minimizar a função de perda, utilizando um conjunto de dados rotulado, onde a relação entre as características e os rótulos é conhecida.

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