Quando uma loja de e-commerce sugere um produto para o clien...
Utilize a figura a seguir (Fig3), que representa uma sequência de comandos em SQL, para resolver as questões de número 54 e 55.
Fig3
create table cliente
{
seq VARCHAR2(6) not null,
nome VARCHAR2(50) not null,
cpf VARÇHAR2(11) not null,
data nasc date,
dependentes numeric(2),
estcivil VARCHAR2(1)
);
arter table cliente
ADD CONSTRAINT cliente pk PRIMARY KEY (cpf)
ADD CONSTRAINT seq un unique (seq) enable
ADD CONSTRAIKT est ck check (estcivil in ('C','S','D','V')) enable
ADD CONSTRAINT cpf ch check (REGEXP LIKE(cpf, '^[[digit: ]]{11}$')) enable;
Quando uma loja de e-commerce sugere um produto para o cliente com base em suas compras e/ou pesquisas recentes ou uma plataforma de streaming sugere um filme ou série com base no que o cliente comumente assiste, os algoritmos destes ambientes estão usando o conceito de aprendizado de máquina. Tipicamente, estes algoritmos são classificados como:
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Alternativa Correta: B - aprendizagem não supervisionada (ou sem supervisão)
Vamos analisar o tema da questão e entender por que a alternativa correta é a alternativa B. A questão aborda o conceito de aprendizado de máquina (machine learning) em contextos práticos como sugestões de produtos em e-commerce ou recomendações de filmes e séries em plataformas de streaming.
Para responder a esta pergunta, é necessário ter um conhecimento básico sobre os diferentes tipos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e por reforço. Vamos entender cada um deles:
Aprendizado supervisionado: Neste tipo de aprendizado, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, os dados de entrada têm uma resposta correta associada. Exemplos típicos incluem classificação e regressão. A máquina aprende a partir desses exemplos para prever resultados em novos dados.
Aprendizado não supervisionado: Aqui, o algoritmo trabalha com dados que não são rotulados. O objetivo é encontrar padrões ou estruturas ocultas nos dados. A recomendação de produtos ou conteúdos, conforme descrita na questão, é um exemplo clássico de aprendizado não supervisionado, pois o sistema identifica padrões de comportamento dos usuários para fazer as sugestões.
Aprendizado por reforço: Este tipo de aprendizado envolve a interação do algoritmo com o ambiente, onde ele aprende a tomar decisões por tentativa e erro para maximizar uma recompensa cumulativa. Exemplos incluem jogos e robótica.
Aprendizado aleatório: Esta não é uma categoria reconhecida de aprendizado de máquina. Portanto, esta alternativa é incorreta.
Agora, vamos às justificativas das alternativas:
A - aprendizagem supervisionada (ou com supervisão): Incorreta. Embora o aprendizado supervisionado seja poderoso, ele requer dados rotulados. Na questão, as recomendações são feitas com base em padrões de comportamento não rotulados, o que caracteriza o aprendizado não supervisionado.
B - aprendizagem não supervisionada (ou sem supervisão): Correta. Os algoritmos que sugerem produtos ou conteúdos baseiam-se em padrões descobertos a partir de dados não rotulados, o que se enquadra no aprendizado não supervisionado.
C - aprendizagem por reforço: Incorreta. Este tipo de aprendizado envolve a maximização de uma recompensa através de interações e não é o método utilizado para recomendações de produtos ou conteúdos baseados em padrões de comportamento.
D - aprendizagem aleatória: Incorreta. Esta alternativa não é uma categoria de aprendizado de máquina e, portanto, não se aplica ao contexto da questão.
Espero que esta explicação tenha ajudado a compreender o tema e a justificativa para a alternativa correta. Se precisar de mais esclarecimentos, estou à disposição para ajudar!
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