Utilizando técnicas de mineração de dados, um analista dese...

Para resolver a questão apresentada, precisamos entender o conceito de mineração de dados e as diferentes técnicas de aprendizado de máquina. O tema central da questão é identificar qual tipo de aprendizado de máquina está sendo utilizado quando um analista desenvolve uma solução que aprende a partir de um conjunto de dados rotulados.

A alternativa correta é a C - supervisionado.

Vamos entender o porquê:

Aprendizado Supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina onde o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados. Isso significa que cada entrada de dados tem um rótulo ou uma categoria conhecida, que serve como referência para o algoritmo aprender a fazer previsões ou classificações. No contexto da questão, o analista está usando dados rotulados para treinar a solução, que depois será capaz de identificar categorias em dados desconhecidos. Esse é um exemplo claro de aprendizado supervisionado.

Agora, vamos ver por que as outras alternativas estão incorretas:

A - Dedutivo: O aprendizado dedutivo não é um termo comum na mineração de dados ou aprendizado de máquina. Dedução se refere mais a um processo lógico onde conclusões são tiradas a partir de premissas, mas não diretamente relacionado ao aprendizado de máquina com dados rotulados. Portanto, não se aplica aqui.

B - A posteriori: Este termo geralmente se refere ao conhecimento adquirido após uma experiência ou evidência. Embora o aprendizado de máquina dependa de dados, o termo "a posteriori" não se relaciona diretamente com a categorização de dados rotulados em aprendizado supervisionado.

D - Não supervisionado: O aprendizado não supervisionado é quando o algoritmo opera sem dados rotulados, buscando encontrar padrões ou agrupamentos por conta própria. Como a questão menciona explicitamente o uso de dados rotulados, o aprendizado não supervisionado não seria adequado.

Espero que esta explicação tenha esclarecido o tema! Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!

Gabarito: C) Supervisionado.

Comentário:

Aprendizado supervisionado:

O aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados para treinar um modelo.

O objetivo é fazer com que o modelo aprenda a identificar padrões e categorias nos dados de entrada e, posteriormente, classificar novos dados desconhecidos.

Exemplos comuns de algoritmos supervisionados incluem:

Árvores de decisão

Naive Bayes

Redes neurais

SVM (Support Vector Machine)

Por que as outras alternativas estão erradas?

A) Dedutivo:

Não é uma classificação de aprendizado de máquina. O termo "dedutivo" se refere a um raciocínio lógico em que as conclusões derivam de premissas.

B) A posteriori:

Este termo não corresponde a uma técnica de aprendizado de máquina. Refere-se a conhecimento adquirido após a observação de fatos, mas não caracteriza um tipo de aprendizado.

D) Não supervisionado:

O aprendizado não supervisionado é usado quando não há rótulos nos dados. Ele realiza tarefas como agrupamento (clustering) e redução de dimensionalidade, mas não identifica categorias rotuladas.