Questão FC890566
No contexto dos principais paradigmas de aprendizado de máquina, relacione os tipos de aprendizado a seguir com as técnicas correspondentes. 1. Aprendizado supervisionado 2. Aprend
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2026
No contexto dos principais paradigmas de aprendizado de máquina, relacione os tipos de aprendizado a seguir com as técnicas correspondentes.
1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado semisupervisionado
( ) Uso de algoritmos de clustering como k-means ou clustering hierárquico para agrupar observações com base em medidas de similaridade, sem rótulos de saída.
( ) Emprego de algoritmos de propagação de rótulos (label propagation ou label spreading), combinando um pequeno conjunto de exemplos rotulados com um grande volume de dados não rotulados para melhorar a generalização.
( ) Utilização de k-vizinhos mais próximos (k-NN) para classificar exemplos, tomando como referência os rótulos dos vizinhos mais próximos no conjunto de treino.
A sequência correta é:
- 1, 2 e 3;
- 1, 3 e 2;
- 2, 1 e 3;
- 2, 3 e 1;
- 3, 1 e 2.
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Gabarito
D
Comentário do professor
A sequência correta 2‑3‑1 associa cada paradigma à técnica que melhor caracteriza sua relação com rótulos.
Aprendizado Não Supervisionado: algoritmos como k-means e clustering hierárquico agrupam observações com base em similaridade sem usar rótulos. O objetivo é descobrir estrutura intrínseca dos dados.
Aprendizado Semisupervisionado: métodos de propagação de rótulos (label propagation/label spreading) aproveitam um pequeno conjunto rotulado e um grande conjunto não rotulado para espalhar informação de classe através da estrutura do grafo de similaridade, melhorando a generalização.
Aprendizado Supervisionado: classificadores como k‑NN usam explicitamente um conjunto de treino com rótulos para determinar a classe de novos exemplos com base nos vizinhos mais próximos.
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