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Q2274680 Engenharia de Software
Com relação a inteligência artificial, análise de dados e Big Data, julgue o item subsequente. 

Um sistema de aprendizado não supervisionado, dotado de um conjunto de dados de treinamento que foram classificados manualmente, tenta aprender, a partir desses dados de treinamento, uma forma de classificá-los, bem como de classificar novos dados, ainda não observados.

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Gabarito: E - Errado

A afirmação descreve incorretamente o funcionamento de um sistema de aprendizado não supervisionado. Em aprendizado não supervisionado, o algoritmo é fornecido com dados que não estão etiquetados ou classificados, e o objetivo do algoritmo é descobrir padrões e relações nos dados por conta própria. Portanto, não existe um "conjunto de dados de treinamento que foram classificados manualmente". A tarefa principal desse tipo de aprendizado é a agrupamento (clustering) ou a redução de dimensionalidade, não a classificação de instâncias previamente rotuladas.

Por outro lado, o aprendizado supervisionado sim trabalha com conjuntos de dados que foram previamente classificados ou etiquetados. Nesse caso, o algoritmo aprende com os exemplos fornecidos (que incluem entradas e saídas desejadas) e utiliza essa aprendizagem para classificar novos dados ou prever resultados futuros.

Este conhecimento é fundamental para quem está estudando para concursos com foco em áreas que envolvem Inteligência Artificial e Big Data, visto que a distinção entre os tipos de aprendizado de máquina é um conceito básico da Engenharia de Software na área de IA.

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Comentários

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E

A meu ver, o erro esta em: ... ''Um sistema de aprendizado não supervisionado, dotado de um conjunto de dados''.

Por que? Porque, no aprendizado não supervisionado, o sistema não tem e não recebe dados, ele ''se vira''.

E, portanto, a questão refere-se ao aprendizado supervisionado.

GAB: E

A natureza do aprendizado não supervisionado é a de explorar padrões e estruturas nos dados sem rótulos ou categorias pré-definidas. Em sistemas de aprendizado não supervisionado, o algoritmo busca encontrar padrões intrínsecos nos dados sem ter informações explícitas sobre as classes.

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