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Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — FGV 2026

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação
Código
fg131869
Banca
FGV
Órgão
PC-PI
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Perito Criminal - Informática Forense
Um grupo de indivíduos é suspeito de utilizar aprendizado de máquina para realizar fraudes bancárias. Para fazer a análise apropriada ele precisa identificar qual tipo de aprendizado está sendo usado em cada etapa.1. Detecção de anomalias em transações sem rótulos2. Classificação de transações como “fraude” ou “legítima”3. Agente que ajusta estratégia de detecção com base em feedback de penalidade e recompensaAssocie corretamente o tipo de aprendizado ao cenário:
  1. A(1) Supervisionado/(2) Supervisionado / (3) Supervisionado
  2. B(1) Supervisionado / (2) Reforço / (3) Não supervisionado
  3. C(1) Reforço / (2) Supervisionado / (3) Não supervisionado
  4. D(1) Não supervisionado / (2) Supervisionado / (3) Reforço
  5. E(1) Não supervisionado / (2) Reforço / (3) Supervisionado
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — (1) Não supervisionado / (2) Supervisionado / (3) Reforço

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”.

Aprendizado de Máquina – Tipos

Gabarito: letra D. A detecção de anomalias sem rótulos é típica de aprendizado não supervisionado (1), a classificação binária com dados rotulados é supervisionado (2), e o agente que ajusta estratégia com recompensa/penalidade é aprendizado por reforço (3). A alternativa D é a única que reflete essa associação correta.

A banca testa o conhecimento básico dos três grandes ramos do aprendizado de máquina. Cada cenário descreve uma característica marcante de um tipo:

  • Supervisionado: dados com rótulos (fraude/legítima).

  • Não supervisionado: dados sem rótulos, busca por padrões/anomalias.

  • Por reforço: agente aprende por tentativa e erro com feedback de recompensa/punição.

1Supervisionado
Dados rotulados
Ex.: classificação (fraude/legítima)
2Não supervisionado
Dados sem rótulos
Ex.: detecção de anomalias
3Por reforço
Feedback de recompensa/penalidade
Ex.: agente ajusta estratégia
Aprendizado de máquina
LEVELsoulevel.com.br
Aprendizado de máquina: Supervisionado (Dados rotulados, Ex.: classificação (fraude/legítima)); Não supervisionado (Dados sem rótulos, Ex.: detecção de anomalias); Por reforço (Feedback de recompensa/penalidade, Ex.: agente ajusta estratégia)

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que todos os cenários são supervisionados. O cenário (1) não possui rótulos (anomalias sem rótulos) e o (3) não usa dados rotulados, mas sim feedback de recompensa.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Atribui (2) como reforço e (1) como supervisionado. Na verdade, (2) é classificação supervisionada (rótulos) e (1) é não supervisionado (sem rótulos).

Alternativa C — ❌ Incorreta

Inverte (1) como reforço e (3) como não supervisionado. O agente com recompensa é reforço, e detecção sem rótulos é não supervisionado.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Associa corretamente: (1) Não supervisionado, (2) Supervisionado, (3) Reforço.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Atribui (2) como reforço e (3) como supervisionado. A classificação binária com rótulos é supervisionada, e o agente com recompensa é reforço.

PEGA ESSA DICA!

Grave a essência de cada tipo: rótulos → supervisionado; sem rótulos → não supervisionado; recompensa/punição → reforço. Essa tríade é recorrente em provas de IA.

Gabarito: letra D.

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