Questão FC369888
Em aplicações modernas de ciência de dados, como reconhecimento de padrões e previsão de comportamento, o aprendizado supervisionado tem se destacado por utilizar conjuntos de dado
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2025
Em aplicações modernas de ciência de dados, como reconhecimento de padrões e previsão de comportamento, o aprendizado supervisionado tem se destacado por utilizar conjuntos de dados rotulados para treinar modelos capazes de generalizar para novos exemplos.
Assinale a afirmativa que descreve corretamente uma característica fundamental do aprendizado supervisionado em Machine Learning.
- Modelos supervisionados não utilizam dados rotulados, pois aprendem padrões de forma autônoma com base em agrupamentos naturais.
- Em aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com dados de entrada e suas respectivas saídas esperadas, permitindo que ele aprenda a prever rótulos para novos dados.
- O aprendizado supervisionado é ideal apenas para problemas de agrupamento, como segmentação de clientes sem dados prévios.
- A principal vantagem do aprendizado supervisionado é que ele não requer validação ou avaliação do modelo, pois a acurácia é garantida pela presença de rótulos.
- Técnicas supervisionadas não podem ser aplicadas em regressão, sendo utilizadas exclusivamente para problemas de classificação binária.
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Gabarito
B
Comentário do professor
Aprendizado supervisionado consiste em treinar um modelo a partir de pares de entrada e saída conhecidos, isto é, dados rotulados. Durante o treinamento o algoritmo ajusta parâmetros para aproximar uma função \( \hat{y}=f(x) \) que associe cada entrada x ao rótulo y esperado.
O processo envolve medir erro por uma função de perda e minimizar esse erro por meio de otimização, de modo que o modelo capture padrões relevantes nos dados.
O objetivo final é generalizar: aplicar o mapeamento aprendido para prever rótulos de novas entradas não vistas, mantendo desempenho aceitável fora do conjunto de treino.
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