Questão FC373149
Considere, abaixo, as situações que envolvem métodos de aprendizado de máquina que podem ser supervisionados (S) ou não supervisionados (NS). I. Uma empresa monitora e coleta dados
Inteligência Artificial (IA)
FCC · 2022
Considere, abaixo, as situações que envolvem métodos de aprendizado de máquina que podem ser supervisionados (S) ou não supervisionados (NS).
I. Uma empresa monitora e coleta dados em tempo real de mais de 1.000 veículos de divulgação, 100 mil blogs e das principais redes sociais do mundo. Utiliza um método capaz de identificar e segmentar grupos de eleitores a favor ou contra determinado assunto, de acordo com o interesse do cliente.
II. A partir de uma base de dados na qual são identificadas pessoas que estão fumando e pessoas que não estão fumando, são formados dois subconjuntos disjuntos: a base de treino (contendo 70% dos dados originais) e a base de teste (contendo o restante dos dados originais, 30%). Em seguida, a base de treino é submetida ao modelo para que seus parâmetros sejam calibrados e, após esta etapa, ocorre a predição de classes.
III. O sistema de recomendação de um site de comércio eletrônico monitora todos os itens vendidos e, quando um cliente está realizando uma compra, apresenta para ele itens semelhantes frequentemente comprados juntos.
Os itens I, II e III, são exemplos, respectivamente, de métodos
- S − S − NS.
- NS − NS − S.
- S − NS − S.
- NS − S − NS.
- S − NS − NS.
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Gabarito
D
Comentário do professor
A resposta correta é NS − S − NS. A diferença central é o uso ou não de rótulos nos dados.
No item I, a empresa identifica e segmenta grupos a partir de textos e comportamentos sem entregar categorias prévias ao algoritmo; trata-se de descoberta de estruturas (ex.: clustering), portanto não supervisionado.
No item II há uma base com pessoas explicitamente marcadas como "fumante" ou "não fumante", divisão em treino/teste e calibração de parâmetros para prever classes: isso caracteriza aprendizado supervisionado (classificação).
No item III o sistema sugere itens com base em coocorrência e similaridade de compra (ex.: regras de associação, filtragem colaborativa baseada em comportamento), sem rótulos entregues — logo, não supervisionado.
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