Considere a existência de uma base de dados de sinais colhid...

Para resolver essa questão de concurso, precisamos entender o tema central relacionado à mineração de dados e aprendizado de máquina. O objetivo é identificar a ferramenta mais adequada para construir um classificador, que é um modelo capaz de prever um estado comportamental a partir de dados experimentais.

A questão apresenta duas técnicas principais: Máquina de Vetor de Suporte (SVM) e Análise de Componentes Principais (PCA), cada uma com diferentes tipos de aprendizado.

Alternativa Correta: B - Máquina de Vetor de Suporte, por ser uma ferramenta de aprendizado supervisionado.

A Máquina de Vetor de Suporte (SVM) é uma técnica de aprendizado supervisionado. Isso significa que ela usa dados rotulados para aprender a fazer classificações. No contexto da questão, a SVM pode utilizar os dados experimentais associados a estados comportamentais conhecidos (como vigília ou sono profundo) para construir um modelo que classifica novos dados de forma precisa.

Análise das Alternativas Incorretas:

Alternativa A: Está incorreta porque afirma que a Máquina de Vetor de Suporte é uma ferramenta de aprendizado não-supervisionado. Isso é um erro, pois a SVM é de fato uma técnica de aprendizado supervisionado.

Alternativa C: A Análise de Componentes Principais (PCA) é mencionada como uma ferramenta de aprendizado supervisionado, o que é incorreto. A PCA é uma técnica de aprendizado não-supervisionado, usada principalmente para redução de dimensionalidade, não para classificação.

Alternativa D: Embora reconheça a natureza não-supervisionada da PCA, está incorreta porque a PCA não é usada para construir classificadores, mas sim para simplificar os dados.

Compreender a diferença entre aprendizado supervisionado e não-supervisionado é crucial para resolver questões como essa. Saber que a SVM é usada para classificação com dados rotulados é essencial para identificar a alternativa correta.

Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!

O SVM usa aprendizado supervisionado. Partindo disso, nota-se que a resposta certa é a lebra B

A análise de componentes principais é um algoritmo da categoria dos não supervisionados e é utilizado para redução de dimensionalidade.