Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — VUNESP 2023
Noções de Informática›Inteligência Artificial e Automação
Código
vu079187
Banca
VUNESP
Órgão
TJ-RS
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista de Tecnologia da Informação - Especialidade: Análise de Suporte
O aprendizado supervisionado é um dos tipos de aprendizado de máquina no qual se trabalha com dados já rotulados. Assinale a alternativa que descreve corretamente o que são os dados rotulados.
ADados em que cada coluna de números é acompanhada por uma coluna de strings (rótulos).
BDados que já possuem a resposta a ser prevista.
CO rótulo é utilizado nesses dados como uma garantia que todos os dados são do mesmo tipo (p. ex. int, float, string).
DSão dados em que as colunas possuem nomes.
ESão dados ordenados conforme um filtro estabelecido.
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GabaritoB — Dados que já possuem a resposta a ser prevista.
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Aprendizado Supervisionado e Dados Rotulados
Gabarito: letra B. No aprendizado supervisionado, os dados rotulados (ou etiquetados) são aqueles que já contêm a resposta correta que se deseja prever — ou seja, o valor do target (variável alvo) para cada exemplo de entrada. Esse é o conceito fundamental que define o treinamento supervisionado.
A questão cobra a definição básica de dado rotulado no contexto de aprendizado de máquina. Vamos analisar cada alternativa:
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que dados rotulados são aqueles em que "cada coluna de números é acompanhada por uma coluna de strings (rótulos)". Isso é impreciso: o rótulo não precisa ser uma string, e nem toda coluna de strings é um rótulo. O importante é que cada exemplo tenha uma resposta-alvo associada, independentemente do formato (pode ser numérica, categórica etc.).
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
"Dados que já possuem a resposta a ser prevista" é a descrição exata. No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com pares (entrada, saída) — a saída é o rótulo (label). A alternativa capta essa essência.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Diz que o rótulo "garante que todos os dados são do mesmo tipo". Isso confunde rótulo com validação de tipo de dado. A rotulagem serve para indicar a classe ou valor esperado, não para forçar homogeneidade de tipos.
Alternativa D — ❌ Incorreta
"Colunas possuem nomes" é uma característica de qualquer tabela ou dataset, não está relacionada à rotulagem. Nomes de colunas são metadados, não os rótulos dos exemplos.
Alternativa E — ❌ Incorreta
"Dados ordenados conforme um filtro estabelecido" descreve uma ordenação ou filtragem, que não tem relação com o conceito de dados rotulados. O rótulo é uma informação adicional anexada a cada observação, não uma ordem ou filtro.
NÃO CAIA NESSA!
No aprendizado de máquina, lembre-se da diferença: supervisionado usa dados com labels (respostas conhecidas); não supervisionado trabalha com dados sem rótulos, buscando padrões intrínsecos. A pegadinha comum é confundir rótulo com nome de coluna ou com tipo de dado.
Gabarito: letra B — a única alternativa que define corretamente os dados rotulados.