Um modelo probabilístico é uma técnica não supervisionada q...

Vamos analisar a questão sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina, com foco em modelos probabilísticos usados para agrupamento de dados.

O enunciado menciona que um modelo probabilístico é uma técnica não supervisionada que agrupa dados com base na probabilidade de pertencimento a uma distribuição. Fala também sobre o modelo de mistura gaussiana (GMM) como um exemplo comum.

Alternativa correta: C - certo

Justificativa: A afirmação do enunciado está correta porque o modelo de mistura gaussiana (GMM) é, de fato, uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionada. Ele é utilizado para agrupamento de dados baseando-se na probabilidade de que os dados pertençam a diferentes distribuições gaussianas dentro do modelo. Isso significa que GMM pode identificar grupos em um conjunto de dados sem rótulos pré-determinados, trabalhando com a probabilidade de pertença a cada grupo.

Alternativa incorreta: E - errado

Motivo: Marcar a alternativa "errado" seria incorreto porque a descrição do mecanismo do GMM como uma técnica de agrupamento não supervisionado baseada em probabilidades é precisa. O erro ao apontá-la como errada viria de uma compreensão equivocada sobre como essas técnicas funcionam.

Para resolver questões como esta, é importante ter um entendimento claro sobre os conceitos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, assim como o funcionamento de modelos probabilísticos como o GMM. Estude diferentes abordagens de aprendizado de máquina e as aplicações práticas de cada uma para facilitar a compreensão.

Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!

• Modelo probabilístico: Agrupa dados com base em distribuições de probabilidade.
• Técnica não supervisionada: Não requer rótulos para identificar agrupamentos.
• GMM: Um dos métodos mais comuns para agrupamento probabilístico baseado em distribuições gaussianas.

Portanto, a alternativa correta é Certo.