São técnicas de Inteligência Artificial de Data Mining: 1....

Gabarito: A - São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.

Para resolver essa questão, é essencial ter conhecimento sobre as técnicas de Inteligência Artificial (IA) aplicadas em Data Mining, também conhecido como mineração de dados. Data Mining é um processo de explorar e analisar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e conhecimentos úteis.

A afirmativa 1 menciona Estatística, que é fundamental para compreender e analisar dados, mas por si só não constitui uma técnica de IA. Porém, é uma ferramenta que pode ser empregada em conjunto com métodos de IA para melhorar os resultados de Data Mining.

A afirmativa 2 aborda o Reconhecimento de Padrões, uma técnica de IA que permite identificar regularidades nos dados. Esta técnica é uma parte central do Data Mining, pois é através da identificação de padrões que podemos fazer previsões, classificações, entre outros.

Quanto à afirmativa 3, a Representação do Conhecimento é uma área da IA que trata de como o conhecimento pode ser representado de forma que um sistema de IA possa utilizá-lo para resolver problemas complexos. Esta é uma técnica intrínseca à IA e é utilizada em Data Mining para estruturar e interpretar os dados minados.

A afirmativa 4 menciona as Regras de Associação, que são técnicas utilizadas para descobrir relações interessantes entre variáveis em grandes bases de dados. Embora seja uma técnica comum em Data Mining e possa ser considerada uma aplicação de técnicas de IA, ela não é, por definição, uma técnica de IA.

A alternativa correta é a A, pois apenas as afirmativas 2 (Reconhecimento de Padrões) e 3 (Representação do Conhecimento) descrevem técnicas diretamente relacionadas à Inteligência Artificial aplicadas no contexto de Data Mining. A Estatística (afirmativa 1) é uma ferramenta de suporte, e as Regras de Associação (afirmativa 4) são um método de análise de dados que pode ser aplicado com ou sem IA, mas não são uma técnica de IA em si.

Basicamente, a função do Data Mining é utilizar de grandes bases de dados para trazer insights sobre comportamentos que se repetem de maneira consistente. Isso se deve a elaboração de algoritmos que conseguem identificar padrões em meio a esses dados e estabelecer correlações entre eles.

As principais técnicas de mineração de dados, as quais serão apresentadas neste são a Classificação, a Associação e o Agrupamento.

A técnica de mineração de dados conhecida como Classificação possui como objetivo categorizar os dados com base em classes previamente definidas. Por sua vez, a Associação é uma técnica que procura descobrir relacionamentos entre variáveis. Já o Agrupamento é o particionamento de dados em diferentes classes, as quais possuem elementos com características semelhantes.

Gab: A

Essa questão não foi anulada? A Estatística não é utilizada na associação? Correção não é uma técnica vinda da estatística?

Confesso que quando vi a questão, fiquei confuso. Mas, depois de pesquisar, entendi.

Data Mining consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados. Ele possui três linhagens diferentes:

• 1 Estatística
• 2 IA -> é construída por meio da heurítica (faz uma avaliação a partir de um valor inicial (chute) e depois vai ajustando para produzir um valor final).
• 3 Machine Learning -> une a estatística e a Inteligência artificial.

Veja que o examinador foi bem criterioso pedindo as técnicas de IA. Neste caso, temos que retirar a estatística (só até aqui chegamos ao gabarito – letra A. Por quê? IA "puro" advém de um valor inicial + inferências + ajuste, não de cálculos). Para ser a letra E, o comando teria que descrever assim: “São técnicas de Machine Learning de Data Mining”

Leia: https://www.devmedia.com.br/conceitos-e-tecnicas-sobre-data-mining/19342

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