Title: Análise de Dados / Aprendizado de Máquina
Tags: Inteligência_Artificial Resumo
On every note of this deck, unless a note says otherwise:
tldr: - Aprendizado de Máquina (ML) é a área da IA em que agentes aprendem a partir de dados para melhorar desempenho, preferível a programar regras explícitas porque: (1) é inviável cobrir todos os casos; (2) às vezes não sabemos a regra/solução.
- No ML, o agente observa dados, constrói um modelo e o usa para tomar decisões; busca generalizar para dados novos.
- Aprendizado Supervisionado: usa dados rotulados para aprender um mapeamento y = f(x) e fazer predições. Tarefas: classificação (rótulos categóricos: nominais ou ordinais) e regressão (valores numéricos: discretos ou contínuos). Conceitos: dados de treinamento e generalização.
- Aprendizado Não Supervisionado: sem rótulos; explora a estrutura dos dados para descrever padrões. Atividades/técnicas: clusterização (k-means, DBSCAN), redução de dimensionalidade (PCA, t-SNE, UMAP), detecção de anomalias, aprendizado de representação (PCA, autoencoders) e regras de associação (Apriori, FP-Growth).
- Em suma: supervisionado é preditivo; não supervisionado é descritivo.
link: https://documentacao.online/estudos/mm77.html
title: Aprendizado de Máquina

front: (CEBRASPE (CESPE)/Esc Pol (PC PB)/PC PB/2022) A capacidade de um agente computacional de alterar o próprio comportamento com base em situações anteriores é chamada de
a) autonomia.
b) cooperatividade.
c) inteligência.
d) aprendizagem.
e) proatividade.
response: Alternativa D
comment: É justamente a capacidade que chamamos de aprendizado. Ou seja, se um agente computacional ajusta seu comportamento com base em experiências passadas, está "aprendendo" com essas situações
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back: Alternativa D - É justamente a capacidade que chamamos de aprendizado. Ou seja, se um agente computacional ajusta seu comportamento com base em experiências passadas, está "aprendendo" com essas situações

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana (EMBRAPA)/EMBRAPA/Transferência de Tecnologia e Comunicação/Análise de Dados/2025) Machine learning se concentra na construção de sistemas que melhoram seu próprio desempenho com base nos dados que consomem.
response: Certo
comment: A base do aprendizado é exatamente essa: melhora no desempenho em uma tarefa com base nas suas observações (na prática, os robôs observam dados para aprender).
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back: Certo - A base do aprendizado é exatamente essa: melhora no desempenho em uma tarefa com base nas suas observações (na prática, os robôs observam dados para aprender).

front: (IBFC/AJ TRF5/TRF 5/Apoio Especializado/Análise de Dados/2024) Com relação ao aprendizado de máquina, um agente aprenderá a melhorar seu desempenho após fazer observações sobre o mundo. A aprendizagem pode variar do corriqueiro, como anotar uma lista de compras, até o mais profundo, como mostrado por Albert Einstein, que deduziu uma nova teoria para o universo. Quando o agente é um computador, nós o chamamos aprendizado de máquina: um computador observa alguns dados, monta um modelo baseado nos dados e usa o modelo como uma hipótese sobre o mundo e um software que pode resolver problemas. Desta forma, assinale a alternativa que apresenta qual é a principal razão para utilizar aprendizado de máquina em vez de programar um computador com todas as soluções possíveis desde o início.
a) A necessidade de um hardware mais poderoso para executar algoritmos complexos
b) A necessidade de reduzir o desenvolvimento do software
c) A dificuldade de prever todas as situações futuras e a incapacidade dos projetistas de programar todas as soluções manualmente
d) A impossibilidade de criar interfaces gráficas de usuário eficientes
response: Alternativa C
comment: No desenvolvimento de sistemas inteligentes, tentar programar manualmente cada possível situação ou resposta é impraticável e, muitas vezes, inviável. Isso ocorre porque o número de situações possíveis no mundo real é imenso e, frequentemente, os próprios especialistas podem não conhecer todas as variáveis ou como inter-relacioná-las para formular uma solução completa.
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back: Alternativa C - No desenvolvimento de sistemas inteligentes, tentar programar manualmente cada possível situação ou resposta é impraticável e, muitas vezes, inviável. Isso ocorre porque o número de situações possíveis no mundo real é imenso e, frequentemente, os próprios especialistas podem não conhecer todas as variáveis ou como inter-relacioná-las para formular uma solução completa.

front: (QUADRIX/Ana Sis I (CRA PR)/CRA PR/2022) Os sistemas de machine learning podem ser empregados em situações em que os softwares tradicionais não conseguem resolver os problemas ou que suas soluções não são consideradas como satisfatórias.
response: Certo
comment: O motivo do desenvolvimento do aprendizado de máquinas foi justamente a incapacidade de criarmos softwares capazes de resolver alguns problemas, seja por ser impossível programar todos os casos possíveis, seja por não sabemos qual a solução do problema.
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back: Certo - O motivo do desenvolvimento do aprendizado de máquinas foi justamente a incapacidade de criarmos softwares capazes de resolver alguns problemas, seja por ser impossível programar todos os casos possíveis, seja por não sabemos qual a solução do problema.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Tecnologista Pleno 1 (CTI)/Indústria 4.0 e Governo Digital/Sistemas Ciberfísicos e Cidades Inteligentes/2024) Aprendizado de máquina pode ser definido como a criação e o uso de modelos que são aprendidos a partir dos dados.
response: Correta
comment: Aprendizado de máquina envolve a criação e o uso de modelos a partir da observação dos dados. Em outras palavras, em vez de programar explicitamente um sistema para realizar uma tarefa, no aprendizado de máquina, o sistema aprende a realizar a tarefa por si mesmos a partir da observação de dados.
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back: Correta - Aprendizado de máquina envolve a criação e o uso de modelos a partir da observação dos dados. Em outras palavras, em vez de programar explicitamente um sistema para realizar uma tarefa, no aprendizado de máquina, o sistema aprende a realizar a tarefa por si mesmos a partir da observação de dados.

front: CGE-PB - TI - FGV – 2024 (63) O cientista de dados João deverá criar um modelo de aprendizado de máquina com o objetivo de classificar transações de cartão de crédito como "fraudulentas" ou "não fraudulentas". Dentre as métricas de avaliação da qualidade geral do modelo criado, João deverá utilizar a que avalia o equilíbrio entre precisão e sensibilidade (recall):
(A) acurácia;
(B) F1-score;
(C) especificidade;
(D) índice Jaccard (J);
response: Alternativa B
comment: Sem comentário
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back: Alternativa B - Sem comentário

front: IPEA/2024/Ciência de Dados Na avaliação de um modelo criado por aprendizado de máquina em um experimento que buscava identificar textos de opinião sobre o desempenho da economia, separando- os dos que não forneciam opinião alguma, só fatos e dados, foi encontrada a seguinte matriz de confusão
| | Opinião | Não Opinião |
|---------------|---------|-------------|
| Opinião | 440 | 60 |
| Não Opinião | 20 | 480 |
Considerando-se que, nessa matriz, as linhas indicam a resposta correta e as colunas indicam a previsão, a acurácia é de
(A) 8%
(B) 44%
(C) 48%
(D) 88%
(E) 92%
response: Alternativa E
comment: A acurácia é uma métrica comum para avaliar a performance de um modelo de classificação e é calculada a partir da matriz de confusão. A matriz de confusão é uma tabela que mostra as frequências de classificação corretas e incorretas feitas pelo modelo em cada classe. Ela é composta por quatro elementos:
● Verdadeiro positivo (TP): número de observações da classe positiva que foram corretamente classificadas como positivas pelo modelo.
● Falso positivo (FP): número de observações da classe negativa que foram erroneamente classificadas como positivas pelo modelo.
● Falso negativo (FN): número de observações da classe positiva que foram erroneamente classificadas como negativas pelo modelo.
● Verdadeiro negativo (TN): número de observações da classe negativa que foram corretamente classificadas como negativas pelo modelo.
Com base nesses elementos da matriz de confusão, a acurácia é calculada da seguinte forma:
Acc = (TP/TN)/(TP+FP+FN+TN)
Em palavras, a acurácia é a proporção de todas as classificações corretas (verdadeiros positivos e verdadeiros negativos) em relação ao total de observações. É uma medida geral da performance do modelo e indica a porcentagem de previsões corretas que o modelo fez em relação ao total de previsões. Assim temos que a acurácia é igual a 440 + 480/1000 = 920/1000 = 92%. Logo, a nossa resposta encontra-se na alternativa E.
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back: Alternativa E - A acurácia é uma métrica comum para avaliar a performance de um modelo de classificação e é calculada a partir da matriz de confusão. A matriz de confusão é uma tabela que mostra as frequências de classificação corretas e incorretas feitas pelo modelo em cada classe. Ela é composta por quatro elementos:
● Verdadeiro positivo (TP): número de observações da classe positiva que foram corretamente classificadas como positivas pelo modelo.
● Falso positivo (FP): número de observações da classe negativa que foram erroneamente classificadas como positivas pelo modelo.
● Falso negativo (FN): número de observações da classe positiva que foram erroneamente classificadas como negativas pelo modelo.
● Verdadeiro negativo (TN): número de observações da classe negativa que foram corretamente classificadas como negativas pelo modelo.
Com base nesses elementos da matriz de confusão, a acurácia é calculada da seguinte forma:
Acc = (TP/TN)/(TP+FP+FN+TN)
Em palavras, a acurácia é a proporção de todas as classificações corretas (verdadeiros positivos e verdadeiros negativos) em relação ao total de observações. É uma medida geral da performance do modelo e indica a porcentagem de previsões corretas que o modelo fez em relação ao total de previsões. Assim temos que a acurácia é igual a 440 + 480/1000 = 920/1000 = 92%. Logo, a nossa resposta encontra-se na alternativa E.

front: (QUADRIX - Tec Inf (CRM MG)/CRM MG/2023) O tipo de aprendizagem de máquina que se baseia em dados preparados para treinamento, quando se sabe o desfecho de cada registro do conjunto de dados, em geral previamente rotulados por um especialista, é a aprendizagem
a) supervisionada.
b) não supervisionada.
c) por reforço.
d) aleatória.
e) flexível.
response: Alternativa A
comment: a) Correta. Na aprendizagem supervisionada, o agente aprende a partir de um conjunto de dados onde cada exemplo de entrada está associado a um rótulo ou desfecho conhecido. b) Errada. Na aprendizagem não supervisionada, o agente aprende com dados que não têm informações associadas. O objetivo é identificar padrões, estruturas ou grupos nos dados sem a orientação de desfechos conhecidos. c) Errada. Na aprendizagem por reforço, um agente aprende a tomar decisões em um ambiente interativo, recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações. O objetivo é aprender uma política que maximiza a recompensa cumulativa. d) Errada. Não existe a “Aprendizagem aleatória”. e) Errada. Não existe a “Aprendizagem flexível”.
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back: Alternativa A - a) Correta. Na aprendizagem supervisionada, o agente aprende a partir de um conjunto de dados onde cada exemplo de entrada está associado a um rótulo ou desfecho conhecido. b) Errada. Na aprendizagem não supervisionada, o agente aprende com dados que não têm informações associadas. O objetivo é identificar padrões, estruturas ou grupos nos dados sem a orientação de desfechos conhecidos. c) Errada. Na aprendizagem por reforço, um agente aprende a tomar decisões em um ambiente interativo, recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações. O objetivo é aprender uma política que maximiza a recompensa cumulativa. d) Errada. Não existe a “Aprendizagem aleatória”. e) Errada. Não existe a “Aprendizagem flexível”.

front: (CEBRASPE (CESPE)/PPI (INPI)/INPI/P5/2024) No aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com base em um conjunto de entradas (por exemplo, dados extraídos de imagens médicas de vários pacientes) e de saídas corretas associadas a cada uma dessas entradas (por exemplo, o diagnóstico de cada paciente).
response: Errado
comment: No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com base em um conjunto de entradas e de saídas corretas associadas a cada uma dessas entradas.
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back: Errado - No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com base em um conjunto de entradas e de saídas corretas associadas a cada uma dessas entradas.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AJ TRF6/TRF 6/Apoio Especializado/Análise de Dados/2025) A análise preditiva é uma aplicação da IA em que são utilizadas técnicas de aprendizado de máquina para a previsão de resultados futuros com base em dados históricos.
response: Certo
comment: No aprendizado supervisionado, o agente aprende a associar dados de entrada a saídas conhecidas, visando construir um modelo capaz de fazer previsões – ou seja, de "prever qual seria a resposta esperada" para novos casos. Essa característica de utilizar dados históricos para treinar modelos que possam realizar predições é justamente a essência da análise preditiva.
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back: Certo - No aprendizado supervisionado, o agente aprende a associar dados de entrada a saídas conhecidas, visando construir um modelo capaz de fazer previsões – ou seja, de "prever qual seria a resposta esperada" para novos casos. Essa característica de utilizar dados históricos para treinar modelos que possam realizar predições é justamente a essência da análise preditiva.

front: (CEBRASPE (CESPE)/APO (MPO)/MPO/Tecnologia da Informação/Gestão de Dados Orçamentários/2024) Na análise exploratória de dados, é comum categorizar os valores não numéricos como variáveis qualitativas, que podem ser subdivididas em discreta, como raça e cor, e em ordinal, como tamanho de uma roupa ou classe social
response: Errado
comment: As variáveis qualitativas se subdividem em nominal e ordinal: Nominal: categorias sem ordem intrínseca (por exemplo, raça, cor, gênero). Ordinal: categorias com uma ordem natural (por exemplo, tamanhos de roupa, classes sociais).
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back: Errado - As variáveis qualitativas se subdividem em nominal e ordinal: Nominal: categorias sem ordem intrínseca (por exemplo, raça, cor, gênero). Ordinal: categorias com uma ordem natural (por exemplo, tamanhos de roupa, classes sociais).

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana Desen (BDMG)/BDMG/Engenharia/2025) Variáveis quantitativas contínuas podem assumir qualquer valor numérico, mesmo que ele não corresponda a um número inteiro.
response: Certo
comment: Variáveis quantitativas contínuas podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo, inclusive valores fracionários ou decimais, não se restringindo a números inteiros.
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back: Certo - Variáveis quantitativas contínuas podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo, inclusive valores fracionários ou decimais, não se restringindo a números inteiros.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana Tec (SUSEP)/SUSEP/Tecnologia da Informação e Ciência de Dados/2025) O modelo de aprendizado supervisionado ajusta uma função de mapeamento a partir de exemplos rotulados para generalizar dados ainda não vistos.
response: Certo
comment: No aprendizado supervisionado, o modelo recebe pares entrada–saída (x , y) e aprende uma função 𝑓(x) que simula o mapeamento dos pares de treino. A ideia é que essa função capture o padrão e generalize bem para novos dados não vistos.
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back: Certo - No aprendizado supervisionado, o modelo recebe pares entrada–saída (x , y) e aprende uma função 𝑓(x) que simula o mapeamento dos pares de treino. A ideia é que essa função capture o padrão e generalize bem para novos dados não vistos.

front: (ADAPTADA - CEBRASPE (CESPE)/ANAC/Qualquer Área de Formação/2024) Na mineração de dados, a tarefa de classificação consiste em descobrir uma função que mapeie um conjunto de registros de dados em um conjunto de variáveis predefinidas
response: Certo
comment: Em classificação, aprendemos, a partir de exemplos rotulados, uma função que pega cada registro de dados e o envia para um rótulo dentro de um conjunto pré-definido (por exemplo, “aprovado” ou “negado”).
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back: Certo - Em classificação, aprendemos, a partir de exemplos rotulados, uma função que pega cada registro de dados e o envia para um rótulo dentro de um conjunto pré-definido (por exemplo, “aprovado” ou “negado”).

front: (ADAPTADA - CESGRANRIO/TRANSPETRO/Análise de Sistemas/SAP) Classificação é uma importante tarefa utilizada na etapa de mineração de dados, que tem como uma de suas características básicas Ter como seu primeiro processo o aprendizado de uma função de mapeamento y = f(X), que associa uma ocorrência de dados X em uma classe y.
response: Correta
comment: O aprendizado supervisionado, que inclui tarefas de classificação, baseia-se no conceito de função de mapeamento. Essa função, representada matematicamente pela notação y = f(X), associa cada ocorrência de dados de entrada (variáveis independentes - “X”) a uma saída (variável dependente - “y” ou “f(X)”), que é a classe correspondente. Em outras palavras, o primeiro passo na classificação é justamente aprender essa relação entre os dados e as classes.
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back: Correta - O aprendizado supervisionado, que inclui tarefas de classificação, baseia-se no conceito de função de mapeamento. Essa função, representada matematicamente pela notação y = f(X), associa cada ocorrência de dados de entrada (variáveis independentes - “X”) a uma saída (variável dependente - “y” ou “f(X)”), que é a classe correspondente. Em outras palavras, o primeiro passo na classificação é justamente aprender essa relação entre os dados e as classes.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Ana TI (FUB)/FUB/2023) Nos algoritmos de aprendizagem de máquina não supervisionados, os dados de treinamento são fornecidos sem rótulos e, nesse caso, o algoritmo deverá agrupar os dados de treinamento pelas similaridades de seus atributos.
response: Correta
comment: No aprendizado não supervisionado, os dados são fornecidos sem associações (na linguagem da questão, “rótulos”), e o objetivo do agente é descobrir padrões ou estruturas subjacentes nos dados com base nas similaridades de seus atributos. Porém, não necessariamente “deverá agrupar os dados”, uma vez que essa é apenas uma das tarefas que o aprendizado não supervisionado é capaz de fazer. Ainda assim o examinador considerou a questão correta, imagino porque não usou nenhuma palavra limitante do tipo “sempre” ou “somente”.
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back: Correta - No aprendizado não supervisionado, os dados são fornecidos sem associações (na linguagem da questão, “rótulos”), e o objetivo do agente é descobrir padrões ou estruturas subjacentes nos dados com base nas similaridades de seus atributos. Porém, não necessariamente “deverá agrupar os dados”, uma vez que essa é apenas uma das tarefas que o aprendizado não supervisionado é capaz de fazer. Ainda assim o examinador considerou a questão correta, imagino porque não usou nenhuma palavra limitante do tipo “sempre” ou “somente”.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AA (ANM)/ANM/Administração/2025) Aprendizado de máquina (machine learning) é o processo de treinar um modelo para identificar padrões e fazer previsões ou gerar novos conteúdos com base nas informações processadas
response: Certo
comment: Em aprendizado de máquina, fornecemos dados para que o modelo aprenda padrões e relações (construa um modelo), para depois o usar, seja para prever resultados, seja para gerar novos conteúdos.
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back: Certo - Em aprendizado de máquina, fornecemos dados para que o modelo aprenda padrões e relações (construa um modelo), para depois o usar, seja para prever resultados, seja para gerar novos conteúdos.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Pesq (EMBRAPA)/EMBRAPA/Ciências Agrárias/Sistemas de Dados Georreferenciados/2025) O aprendizado de máquina é um sub-ramo da inteligência artificial que é utilizado principalmente devido à sua capacidade de identificar padrões e correlações e, assim, derivar informações úteis dos dados.
response: Certo
comment: Aprendizado de máquina é, sim, um subcampo da IA que aprende a partir de dados (observação dos dados) para reconhecer padrões e correlações (construir um modelo), transformando isso em informações úteis (aplicar o modelo).
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back: Certo - Aprendizado de máquina é, sim, um subcampo da IA que aprende a partir de dados (observação dos dados) para reconhecer padrões e correlações (construir um modelo), transformando isso em informações úteis (aplicar o modelo).

front: (CEBRASPE (CESPE)/Tecno P1 (CTI)/CTI/Indústria 4.0 e Governo Digital/Sistemas Ciberfísicos e Cidades Inteligentes/2024) O aprendizado de máquina computacional tem como objetivo aplicar técnicas computacionais na tentativa de validar padrões em dados e ratificar padrões que podem ser observados explicitamente nos dados.
response: Errado
comment: O objetivo do aprendizado de máquina não é “validar/ratificar padrões explícitos”, mas sim aprender padrões implícitos. Afinal de contas, se os padrões são explícitos, por que precisaríamos de um robô inteligente?
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back: Errado - O objetivo do aprendizado de máquina não é “validar/ratificar padrões explícitos”, mas sim aprender padrões implícitos. Afinal de contas, se os padrões são explícitos, por que precisaríamos de um robô inteligente?

front: (QUADRIX/CRO SC/Desenvolvimento de Sistemas/2023) A inteligência artificial refere-se a um campo de conhecimento que não está associado à aprendizagem, uma vez que esta é uma capacidade puramente humana; contudo, este campo está associado à linguagem e à inteligência, ao raciocínio e à resolução de problemas.
response: Errada
comment: A aprendizagem desempenha papel fundamental na Inteligência Artificial, principalmente na subárea Machine Learning, visto que envolve a capacidade dos sistemas de adaptar seu comportamento com base em informações, melhorando seu desempenho. No mais, a questão acerta em relacionar à inteligência artificial a linguagem (necessária para modelarmos bases de conhecimento e até para iteração dos humanos com os sistemas), o raciocínio (capacidade da máquina em chegar a deduções lógicas a partir do conhecimento armazenado e obtido da situação problema) e a resolução de problemas (este último acaba sendo o fim último de sistemas propostos na abordagem fraca de IA).
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back: Errada - A aprendizagem desempenha papel fundamental na Inteligência Artificial, principalmente na subárea Machine Learning, visto que envolve a capacidade dos sistemas de adaptar seu comportamento com base em informações, melhorando seu desempenho. No mais, a questão acerta em relacionar à inteligência artificial a linguagem (necessária para modelarmos bases de conhecimento e até para iteração dos humanos com os sistemas), o raciocínio (capacidade da máquina em chegar a deduções lógicas a partir do conhecimento armazenado e obtido da situação problema) e a resolução de problemas (este último acaba sendo o fim último de sistemas propostos na abordagem fraca de IA).

front: (Instituto Verbena - Ass (CM Anápolis)/CM Anápolis/Administrativo/Técnico de Informática/2024) A Inteligência Artificial (IA) é uma ferramenta computacional que permitiu o avanço em diferentes áreas, entre elas: a saúde, finanças, marketing, entre outras. A principal ajuda, veio no apoio à tomada de decisões. As caraterísticas que descrevem o aprendizado de máquina ( Machine Learning) são
a) compostas de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os sistemas aprendam a partir dos dados, usando identificação de padrões e fazendo previsões.
b) baseadas em regras e conhecimentos para tomar decisões e fornecer soluções em um domínio específico, com total eficácia simulando o raciocínio humano.
c) baseadas na autonomia, sem intervenção humana e demandam alto processamento computacional.
d) baseadas em símbolos, regras que representam, manipulam e aprendem com interferências lógicas, usada na solução de problemas complexos.
response: Alternativa A
comment: a) Correta. No aprendizado de máquina, subárea da inteligência artificial, os agentes utilizam modelos estatísticos para aprender a partir de dados. O foco está em identificar padrões nos dados e fazer previsões baseadas nesses padrões, sem serem explicitamente programados com regras específicas para cada tarefa. b) Errada. Essa alternativa descreve sistemas especialistas baseados em regras, isto é, que utilizam um conjunto de regras explícitas em sua base de conhecimento para tomar decisões. c) Errada. A alternativa descreve um conceito atrelado ao estudo de agentes inteligentes, a autonomia, que nada mais é que a capacidade operar de forma independente de intervenção humana. Agora, “demandam alto processamento computacional” foi uma viajada do examinador, uma vez que o custo computacional em Machine Learning depende de diversos fatores, como forma de aprendizado, complexidade do algoritmo, quantidades de dados etc. d) Errada. Na transferência de aprendizado, adaptamos um modelo pré-treinado em uma tarefa e o adaptamos para uma nova tarefa similar. Por exemplo, suponhamos que temos um modelo pré -treinado para reconhecer o Sol em imagens. Poderíamos, devido às similaridades de proposta, adaptar esse modelo com poucos dados novos para aprender a reconhecer a Lua, ou mesmo estrelas. e) Errada. Quando o agente utiliza de símbolos para representar e manipular o conhecimento, chamamos de Inteligência Artificial Simbólica. Por exemplo, um sistema especialista que tem a base de conhecimento fundamentada em Lógica de Primeira Ordem, é um sistema simbólico, visto que utiliza os símbolos dessa área da matemática (como o “ou” (símbolo “∨”) e o “e” (símbolo “∧”)).
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back: Alternativa A - a) Correta. No aprendizado de máquina, subárea da inteligência artificial, os agentes utilizam modelos estatísticos para aprender a partir de dados. O foco está em identificar padrões nos dados e fazer previsões baseadas nesses padrões, sem serem explicitamente programados com regras específicas para cada tarefa. b) Errada. Essa alternativa descreve sistemas especialistas baseados em regras, isto é, que utilizam um conjunto de regras explícitas em sua base de conhecimento para tomar decisões. c) Errada. A alternativa descreve um conceito atrelado ao estudo de agentes inteligentes, a autonomia, que nada mais é que a capacidade operar de forma independente de intervenção humana. Agora, “demandam alto processamento computacional” foi uma viajada do examinador, uma vez que o custo computacional em Machine Learning depende de diversos fatores, como forma de aprendizado, complexidade do algoritmo, quantidades de dados etc. d) Errada. Na transferência de aprendizado, adaptamos um modelo pré-treinado em uma tarefa e o adaptamos para uma nova tarefa similar. Por exemplo, suponhamos que temos um modelo pré -treinado para reconhecer o Sol em imagens. Poderíamos, devido às similaridades de proposta, adaptar esse modelo com poucos dados novos para aprender a reconhecer a Lua, ou mesmo estrelas. e) Errada. Quando o agente utiliza de símbolos para representar e manipular o conhecimento, chamamos de Inteligência Artificial Simbólica. Por exemplo, um sistema especialista que tem a base de conhecimento fundamentada em Lógica de Primeira Ordem, é um sistema simbólico, visto que utiliza os símbolos dessa área da matemática (como o “ou” (símbolo “∨”) e o “e” (símbolo “∧”)).

front: (CEBRASPE (CESPE) - PANS (ANP)/ANP/Atividades de Regulação/Novas Atribuições IV/2022) As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina (Machine Learning).
response: Errada
comment: A questão inverte os conceitos. Na verdade, a aprendizagem de máquina é uma subárea da inteligência artificial.
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back: Errada - A questão inverte os conceitos. Na verdade, a aprendizagem de máquina é uma subárea da inteligência artificial.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Analista de Processamento/DATAPREV/2023) O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial, o qual é utilizado para analisar, por meio de algoritmos, grandes volumes de dados e permite que uma máquina ou um sistema aprenda e melhore com base na experiência.
response: Correta
comment: Definição bem bonita de Aprendizado de Máquinas. Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que utiliza técnicas para que máquinas aprendam a partir de dados, ou seja, melhorem seu desempenho em tarefas específicas com base na experiência, visando, em última instância, analisar dados.
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back: Correta - Definição bem bonita de Aprendizado de Máquinas. Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que utiliza técnicas para que máquinas aprendam a partir de dados, ou seja, melhorem seu desempenho em tarefas específicas com base na experiência, visando, em última instância, analisar dados.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AAAJ (DP DF)/DP DF/Informática Banco de Dados/2022) Machine learning é um tipo de aprendizado de máquina que executa entradas por meio de uma arquitetura de rede neural de inspiração biológica.
response: Errado
comment: Machine learning não é um tipo de aprendizado de máquina, já que machine learning é aprendizado de máquina, mas em inglês. Na prática, redes neurais/deep learning, que são um tipo de técnica dentro de aprendizado de máquina. Mas Machine learning é o campo mais amplo, que inclui muitas outras abordagens além de redes neurais.
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back: Errado - Machine learning não é um tipo de aprendizado de máquina, já que machine learning é aprendizado de máquina, mas em inglês. Na prática, redes neurais/deep learning, que são um tipo de técnica dentro de aprendizado de máquina. Mas Machine learning é o campo mais amplo, que inclui muitas outras abordagens além de redes neurais.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ERM (ANM)/ANM/Direito/Outorga/2025) O aprendizado supervisionado analisa dados sem respostas predefinidas, identificando padrões ou categorias de forma autônoma, sem orientações específicas.
response: Errado
comment: No supervisionado, os dados vêm com rótulos (respostas) e o modelo aprende a prever esses rótulos, por exemplo, “spam” ou “não spam”, preço de um imóvel etc. Quando não há respostas predefinidas e o objetivo é descobrir padrões ou agrupar dados por conta própria, aí sim é não supervisionado (como em clusterização).
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back: Errado - No supervisionado, os dados vêm com rótulos (respostas) e o modelo aprende a prever esses rótulos, por exemplo, “spam” ou “não spam”, preço de um imóvel etc. Quando não há respostas predefinidas e o objetivo é descobrir padrões ou agrupar dados por conta própria, aí sim é não supervisionado (como em clusterização).

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana Desen (BDMG)/BDMG/Sistemas, Arquitetura de Soluções e Dados/2025) Nos algoritmos supervisionados de ML, o modelo é treinado apenas com dados de entrada, e as saídas são geradas automaticamente pelo algoritmo com base nos padrões inferidos, sem necessidade de dados de saída rotulados.
response: Errado
comment: No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com pares entrada–saída (rótulos), previamente construídos por um supervisor. Assim, ele aprende a mapear 𝑥 → 𝑦. Treinar “apenas com dados de entrada” e deixar o algoritmo “descobrir” as saídas caracteriza não supervisionado, não o supervisonado. Depois de treinado, aí sim o modelo gera saídas para novas entradas sem rótulo, mas o treino exigiu rótulos.
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back: Errado - No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com pares entrada–saída (rótulos), previamente construídos por um supervisor. Assim, ele aprende a mapear 𝑥 → 𝑦. Treinar “apenas com dados de entrada” e deixar o algoritmo “descobrir” as saídas caracteriza não supervisionado, não o supervisonado. Depois de treinado, aí sim o modelo gera saídas para novas entradas sem rótulo, mas o treino exigiu rótulos.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana (EMBRAPA)/EMBRAPA/Gestão da Informação/Engenharia de Dados/2025) Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações. O aprendizado de máquina não supervisionado é a escolha ideal atender às condições apresentadas, pois o sistema aprende a aprovar ou a negar sem dados
response: Errado
comment: O problema descrito é de aprendizado supervisionado: temos o histórico com a decisão “aprovada/negada” e queremos treinar um classificador para repetir essa regra em novos casos. O rótulo (aprovar/negar) é essencial no treino.
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back: Errado - O problema descrito é de aprendizado supervisionado: temos o histórico com a decisão “aprovada/negada” e queremos treinar um classificador para repetir essa regra em novos casos. O rótulo (aprovar/negar) é essencial no treino.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Tecno P1 (CTI)/CTI/Indústria 4.0 e Governo Digital/Sistemas Ciberfísicos e Cidades Inteligentes/2024) No aprendizado de máquinas, o aprendizado supervisionado compreende um conjunto de dados de treinamento para ensinar modelos a mostrar a saída desejada.
response: Correta
comment: No aprendizado supervisionado, um agente aprende a realizar associações entre dados, ou seja, aprende a relacionar informações de dados a saídas desejadas. Assim, o objetivo é ensinar o modelo a mapear dados de entradas para saídas com base nesses exemplos fornecidos.
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back: Correta - No aprendizado supervisionado, um agente aprende a realizar associações entre dados, ou seja, aprende a relacionar informações de dados a saídas desejadas. Assim, o objetivo é ensinar o modelo a mapear dados de entradas para saídas com base nesses exemplos fornecidos.

front: (CESGRANRIO - TPP (IPEA)/IPEA/Desenvolvimento de Sistema/2024) O aprendizado supervisionado envolve treinar um modelo em um conjunto de dados rotulado, em que o algoritmo aprende a mapear características de entrada para rótulos de saída correspondentes. Esse processo permite que o modelo faça previsões sobre novos dados não vistos. Uma tarefa típica de aprendizado supervisionado é a regressão. É um exemplo de tarefa de regressão em aprendizado de máquina a
a) classificação de e-mails como spam ou não spam, com base em várias características, como conteúdo, informações do remetente e estrutura do e-mail.
b) classificação de sentimento em positivo, negativo ou neutro a partir de um texto, como avaliação de clientes, postagem em mídias sociais ou comentários.
c) detecção de atividades fraudulentas em transações financeiras, classificando-as como legítimas ou suspeitas com base em padrões de transação e comportamento do usuário.
d) rotulação de um paciente como portador ou não de câncer, com base em características como marcadores genéticos, histórico do paciente e resultados de testes diagnósticos.
e) estimativa do consumo futuro de energia para uma região ou setor específico, com base em padrões de uso históricos, indicadores econômicos e fatores ambientais.
response: Alternativa E
comment: a) Errada. Esta é uma tarefa de classificação, visto que envolve categorizar e-mails em duas classes (spam ou não spam) e não prever uma variável contínua. b) Errada. Esta é uma tarefa de classificação, já que o objetivo é categorizar o sentimento expresso em diferentes classes (positivo, negativo ou neutro), em vez de prever um valor contínuo. c) Errada. Esta é uma tarefa de classificação, uma vez que o modelo é treinado para identificar se uma transação é legítima ou suspeita, resultando em uma categorização binária. d) Errada. Esta é uma tarefa de classificação, visto que o objetivo é categorizar pacientes em duas classes (portador de câncer ou não), em vez de prever uma variável contínua. e) Correta. Esta é uma tarefa de regressão. O objetivo é prever um valor contínuo, que é o valor do consumo futuro de energia, com base em variáveis de entrada contínuas e históricas.
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back: Alternativa E - a) Errada. Esta é uma tarefa de classificação, visto que envolve categorizar e-mails em duas classes (spam ou não spam) e não prever uma variável contínua. b) Errada. Esta é uma tarefa de classificação, já que o objetivo é categorizar o sentimento expresso em diferentes classes (positivo, negativo ou neutro), em vez de prever um valor contínuo. c) Errada. Esta é uma tarefa de classificação, uma vez que o modelo é treinado para identificar se uma transação é legítima ou suspeita, resultando em uma categorização binária. d) Errada. Esta é uma tarefa de classificação, visto que o objetivo é categorizar pacientes em duas classes (portador de câncer ou não), em vez de prever uma variável contínua. e) Correta. Esta é uma tarefa de regressão. O objetivo é prever um valor contínuo, que é o valor do consumo futuro de energia, com base em variáveis de entrada contínuas e históricas.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Ana (CAU BR)/CAU BR/Infraestrutura de Tecnologia da Informação/2024) Em Machine Learning, os sistemas podem usar aprendizado do tipo supervisionado, não supervisionado, autônomo ou gerenciado.
response: Errada
comment: Em Machine Learning, o Aprendizado supervisionado ocorre quando o agente aprende a realizar associações entre dados e categorias ou valores, já que cada entrada tem uma saída correspondente conhecida. O objetivo é prever novas associações com a mesma lógica com que foram feitas as associações do conjunto de dados de treino. Exemplos incluem classificação e regressão. Já o Aprendizado não supervisionado é quando o modelo é treinado com um conjunto de dados não rotulado, e o objetivo é encontrar padrões ou estruturas nos dados. Exemplos incluem clustering (agrupamento) e análise de componentes principais (PCA). Não há aprendizado do tipo autônomo ou gerenciado.
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back: Errada - Em Machine Learning, o Aprendizado supervisionado ocorre quando o agente aprende a realizar associações entre dados e categorias ou valores, já que cada entrada tem uma saída correspondente conhecida. O objetivo é prever novas associações com a mesma lógica com que foram feitas as associações do conjunto de dados de treino. Exemplos incluem classificação e regressão. Já o Aprendizado não supervisionado é quando o modelo é treinado com um conjunto de dados não rotulado, e o objetivo é encontrar padrões ou estruturas nos dados. Exemplos incluem clustering (agrupamento) e análise de componentes principais (PCA). Não há aprendizado do tipo autônomo ou gerenciado.

front: (CEBRASPE (CESPE) - APO (MPO)/MPO/Geral/2024) O aprendizado supervisionado é definido pelo uso de conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos que classificam dados ou preveem resultados com precisão.
response: Certa
comment: No aprendizado supervisionado, um modelo é treinado usando um conjunto de dados rotulados para efetuar a mesma lógica de classificação de rótulos para dados não vistos anteriormente.
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back: Certa - No aprendizado supervisionado, um modelo é treinado usando um conjunto de dados rotulados para efetuar a mesma lógica de classificação de rótulos para dados não vistos anteriormente.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana (SERPRO)/SERPRO/Tecnologia/2023) Em aprendizado de máquina, as características de entrada e saída são definidas, respectivamente, como atributos previsores e atributos alvo ou meta.
response: Certa
comment: Os atributos previsores (também conhecidos como variáveis independentes, features, ou características) são as variáveis de entrada utilizadas pelo modelo de aprendizado de máquina para fazer previsões. Esses atributos contêm as informações que o modelo utiliza para aprender padrões e relações nos dados. Já os Atributos alvo (também conhecidos como variáveis dependentes ou target) são as variáveis de saída que o modelo tenta prever. No caso de um modelo de classificação, o atributo alvo seria a classe que o modelo deve prever; no caso de um modelo de regressão, seria o valor numérico que o modelo deve estimar. Por exemplo, atributos previsores poderiam incluir características como o tamanho da casa, o número de quartos, a localização, etc., enquanto o atributo alvo seria o preço da casa.
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back: Certa - Os atributos previsores (também conhecidos como variáveis independentes, features, ou características) são as variáveis de entrada utilizadas pelo modelo de aprendizado de máquina para fazer previsões. Esses atributos contêm as informações que o modelo utiliza para aprender padrões e relações nos dados. Já os Atributos alvo (também conhecidos como variáveis dependentes ou target) são as variáveis de saída que o modelo tenta prever. No caso de um modelo de classificação, o atributo alvo seria a classe que o modelo deve prever; no caso de um modelo de regressão, seria o valor numérico que o modelo deve estimar. Por exemplo, atributos previsores poderiam incluir características como o tamanho da casa, o número de quartos, a localização, etc., enquanto o atributo alvo seria o preço da casa.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Analise de Negócios/2023) 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.
response: Errada
comment: A questão inverte o conceito de aprendizado não supervisionado com aprendizado supervisionado. No aprendizado supervisionado, o agente aprende a realizar associações entre dados e categorias ou valores, a partir de um conjunto de dados já associados anteriormente por um manualmente por um especialista. Assim, após realizar seu aprendizado, esse modelo pretende realizar inferências de novas associações com a mesma maestria que o especialista humano. Já no aprendizado não supervisionado, o agente procura é treinado para encontrar padrões ou estruturas nos dados fornecidos. Não há associação a rótulos ou valores aqui.
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back: Errada - A questão inverte o conceito de aprendizado não supervisionado com aprendizado supervisionado. No aprendizado supervisionado, o agente aprende a realizar associações entre dados e categorias ou valores, a partir de um conjunto de dados já associados anteriormente por um manualmente por um especialista. Assim, após realizar seu aprendizado, esse modelo pretende realizar inferências de novas associações com a mesma maestria que o especialista humano. Já no aprendizado não supervisionado, o agente procura é treinado para encontrar padrões ou estruturas nos dados fornecidos. Não há associação a rótulos ou valores aqui.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Sustentação Tecnológica/2023) Os métodos de aprendizado supervisionado são capazes de identificar padrões em um conjunto de dados sem a necessidade de receberem dados de treinamento rotulados.
response: Errada
comment: A questão inverte o conceito de aprendizado não supervisionado com aprendizado supervisionado. No aprendizado supervisionado, o agente aprende a realizar associações entre dados e categorias ou valores, a partir de um conjunto de dados já associados anteriormente por um manualmente por um especialista. Assim, após realizar seu aprendizado, esse modelo pretende realizar inferências de novas associações com a mesma maestria que o especialista humano. Já no aprendizado não supervisionado, o agente procura é treinado para encontrar padrões ou estruturas nos dados fornecidos. Não há associação a rótulos ou valores aqui.
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back: Errada - A questão inverte o conceito de aprendizado não supervisionado com aprendizado supervisionado. No aprendizado supervisionado, o agente aprende a realizar associações entre dados e categorias ou valores, a partir de um conjunto de dados já associados anteriormente por um manualmente por um especialista. Assim, após realizar seu aprendizado, esse modelo pretende realizar inferências de novas associações com a mesma maestria que o especialista humano. Já no aprendizado não supervisionado, o agente procura é treinado para encontrar padrões ou estruturas nos dados fornecidos. Não há associação a rótulos ou valores aqui.

front: (UNESP - ATI (TJ RS)/TJ RS/Análise de Suporte/2023) O aprendizado supervisionado é um dos tipos de aprendizado de máquina no qual se trabalha com dados já rotulados. Assinale a alternativa que descreve corretamente o que são os dados rotulados.
a) Dados em que cada coluna de números é acompanhada por uma coluna de strings (rótulos).
b) Dados que já possuem a resposta a ser prevista.
c) O rótulo é utilizado nesses dados como uma garantia que todos os dados são do mesmo tipo (p. ex. int, float, string).
d) São dados em que as colunas possuem nomes.
e) São dados ordenados conforme um filtro estabelecido.
response: Alternativa B
comment: Dados rotulados são aqueles associados a uma etiqueta, que pode ser qualquer tipo de informação. Assim, dados rotulados são dados onde cada entrada possui uma resposta ou saída conhecida (rótulo). a) Errada. Os dados rotulados não se caracterizam por ter cada coluna numérica acompanhada de uma coluna de strings, pois o rótulo refere-se à variável-alvo, não à organização de colunas. b) Correta. Dados rotulados são aqueles que já possuem a resposta (valor ou classe) que o modelo deve aprender a prever. c) Errada. O rótulo não indica homogeneidade de tipo (int, float, string) das variáveis. Ele é a variável-alvo que representa a resposta correta para cada exemplo. d) Errada. Ter colunas nomeadas (isto é, atributos conhecidos) não significa ter rótulos. Rótulo é a etiqueta ou valor de saída associado a cada instância dos dados. e) Errada. A ordenação dos dados conforme um filtro não configura rotulagem. Rótulo é a informação de resposta que acompanha cada registro.
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back: Alternativa B - Dados rotulados são aqueles associados a uma etiqueta, que pode ser qualquer tipo de informação. Assim, dados rotulados são dados onde cada entrada possui uma resposta ou saída conhecida (rótulo). a) Errada. Os dados rotulados não se caracterizam por ter cada coluna numérica acompanhada de uma coluna de strings, pois o rótulo refere-se à variável-alvo, não à organização de colunas. b) Correta. Dados rotulados são aqueles que já possuem a resposta (valor ou classe) que o modelo deve aprender a prever. c) Errada. O rótulo não indica homogeneidade de tipo (int, float, string) das variáveis. Ele é a variável-alvo que representa a resposta correta para cada exemplo. d) Errada. Ter colunas nomeadas (isto é, atributos conhecidos) não significa ter rótulos. Rótulo é a etiqueta ou valor de saída associado a cada instância dos dados. e) Errada. A ordenação dos dados conforme um filtro não configura rotulagem. Rótulo é a informação de resposta que acompanha cada registro.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Inteligência da Informação/2023) As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.
response: Errada
comment: A questão inverte os conceitos de aprendizado supervisionado por regressão e por classificação. No Aprendizado Supervisionado por Regressão, tentamos prever um valor contínuo com base em um conjunto de atributos (ou características) previsores. Por exemplo, prever o preço de uma casa. No Aprendizado Supervisionado por Classificação, por outro lado, são usadas para categorizar dados em classes discretas. Por exemplo, classificar e-mails como “spam” ou “não spam”, ou classificar imagens de animais como “cachorro”, “gato”, etc.
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back: Errada - A questão inverte os conceitos de aprendizado supervisionado por regressão e por classificação. No Aprendizado Supervisionado por Regressão, tentamos prever um valor contínuo com base em um conjunto de atributos (ou características) previsores. Por exemplo, prever o preço de uma casa. No Aprendizado Supervisionado por Classificação, por outro lado, são usadas para categorizar dados em classes discretas. Por exemplo, classificar e-mails como “spam” ou “não spam”, ou classificar imagens de animais como “cachorro”, “gato”, etc.

front: (CESGRANRIO - Esc BB/BB/Agente de Tecnologia/2023) Sabendo que existe, na organização em que trabalha, uma base de dados formada por uma grande tabela que contém apenas o id do cliente e colunas do tipo booleano indicando se um cliente possuía ou já tinha possuído cada produto da organização, um funcionário de TI resolveu dividir os clientes em grupos apenas com base nessa informação, utilizando aprendizado de máquina. Para essa tarefa, o funcionário de TI deve utilizar o aprendizado de máquina
a) independente
b) não supervisionado
c) por recompensa
d) por reforço
e) supervisionado
response: Alternativa B
comment: a) Errada. “Aprendizado independente” não é um tipo reconhecido de aprendizado em aprendizado de máquina. b) Correta. O aprendizado não supervisionado é usado para encontrar padrões ou estruturas ocultas em dados não rotulados. No caso, como não há rótulos ou saídas conhecidas associadas aos clientes, e o objetivo é dividir os clientes em grupos com base nas características dos dados (posse de produtos), técnicas como agrupamento poderiam ser usadas. c) Errada. “Aprendizado por recompensa” não é um tipo reconhecido de aprendizado em aprendizado de máquina. d) Errada. O aprendizado por reforço é uma abordagem onde um agente aprende a tomar decisões de ações em cada estado possível de um ambiente, visando maximizar uma recompensa que se acumula ao longo do tempo. Essa abordagem é usada em situações onde o aprendizado ocorre por meio de interação e tentativa e erro, como em jogos ou robótica. Não é adequado para tarefas de agrupamento de clientes com base em atributos. e) Errada. O aprendizado supervisionado é usado quando há necessidade de associarmos dados a valores ou categorias. Assim, o objetivo é termos um modelo que consiga prever rótulos ou valores que aprendeu a partir de dados previamente associados. Neste caso, como não há rótulos fornecidos e o objetivo é descobrir grupos ou padrões nos dados, o aprendizado supervisionado não é a escolha correta.
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back: Alternativa B - a) Errada. “Aprendizado independente” não é um tipo reconhecido de aprendizado em aprendizado de máquina. b) Correta. O aprendizado não supervisionado é usado para encontrar padrões ou estruturas ocultas em dados não rotulados. No caso, como não há rótulos ou saídas conhecidas associadas aos clientes, e o objetivo é dividir os clientes em grupos com base nas características dos dados (posse de produtos), técnicas como agrupamento poderiam ser usadas. c) Errada. “Aprendizado por recompensa” não é um tipo reconhecido de aprendizado em aprendizado de máquina. d) Errada. O aprendizado por reforço é uma abordagem onde um agente aprende a tomar decisões de ações em cada estado possível de um ambiente, visando maximizar uma recompensa que se acumula ao longo do tempo. Essa abordagem é usada em situações onde o aprendizado ocorre por meio de interação e tentativa e erro, como em jogos ou robótica. Não é adequado para tarefas de agrupamento de clientes com base em atributos. e) Errada. O aprendizado supervisionado é usado quando há necessidade de associarmos dados a valores ou categorias. Assim, o objetivo é termos um modelo que consiga prever rótulos ou valores que aprendeu a partir de dados previamente associados. Neste caso, como não há rótulos fornecidos e o objetivo é descobrir grupos ou padrões nos dados, o aprendizado supervisionado não é a escolha correta.

front: (FGV - AFCTE (Sefaz AM)/SEFAZ AM/2022) O tipo de aprendizado máquina, que consiste em treinar um sistema a partir de dados que não estão rotulados e/ou classificados e utilizar algoritmos que buscam descobrir padrões ocultos que agrupam as informações de acordo com semelhanças ou diferenças, é denominado
a) dinâmico.
b) sistêmico.
c) por reforço.
d) supervisionado.
e) não supervisionado.
response: Alternativa E
comment: a) Errada. Dinâmico não é um tipo de aprendizado de máquina. b) Errada. Sistêmico não é um tipo de aprendizado de máquina. c) Errada. Por Reforço é uma abordagem de aprendizado onde um agente aprende a tomar decisões por meio de interações com um ambiente, recebendo recompensas ou penalidades. d) Errada. Supervisionado refere-se a métodos onde o modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, dados que têm saídas conhecidas. O objetivo é aprender a mapear entradas para saídas com base nesses rótulos. Aprendizado supervisionado não é o tipo de aprendizado adequado para dados não rotulados e para descobrir padrões ocultos sem uma variável alvo específica. e) Correta. Não Supervisionado, tal como descrito na questão, refere-se ao tipo de aprendizado de máquina onde se trabalha com dados que não estão rotulados e o objetivo é descobrir padrões ocultos ou estruturas nos dados.
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back: Alternativa E - a) Errada. Dinâmico não é um tipo de aprendizado de máquina. b) Errada. Sistêmico não é um tipo de aprendizado de máquina. c) Errada. Por Reforço é uma abordagem de aprendizado onde um agente aprende a tomar decisões por meio de interações com um ambiente, recebendo recompensas ou penalidades. d) Errada. Supervisionado refere-se a métodos onde o modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, dados que têm saídas conhecidas. O objetivo é aprender a mapear entradas para saídas com base nesses rótulos. Aprendizado supervisionado não é o tipo de aprendizado adequado para dados não rotulados e para descobrir padrões ocultos sem uma variável alvo específica. e) Correta. Não Supervisionado, tal como descrito na questão, refere-se ao tipo de aprendizado de máquina onde se trabalha com dados que não estão rotulados e o objetivo é descobrir padrões ocultos ou estruturas nos dados.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Ana TI (DATAPREV)/DATAPREV/Inteligência da Informação/2006) O aprendizado usado na tarefa de classificação é não-supervisionado.
response: Errada
comment: O aprendizado usado na tarefa de classificação geralmente é supervisionado. Na classificação, a tarefa é atribuir rótulos ou categorias a dados de entrada. Assim, o objetivo é que o modelo aprenda a identificar a classe ou categoria a que uma nova entrada pertence com base no que aprendeu durante o treinamento.
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back: Errada - O aprendizado usado na tarefa de classificação geralmente é supervisionado. Na classificação, a tarefa é atribuir rótulos ou categorias a dados de entrada. Assim, o objetivo é que o modelo aprenda a identificar a classe ou categoria a que uma nova entrada pertence com base no que aprendeu durante o treinamento.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AJ TRT8/TRT 8/Apoio Especializado/Tecnologia da Informação/2022) Acerca de modelos preditivos e descritivos, assinale a opção correta.
a) Com um modelo não supervisionado consegue-se construir um estimador a partir de exemplos rotulados.
b) Um modelo supervisionado refere-se à identificação de informações relevantes nos dados sem a presença de um elemento externo para orientar o aprendizado.
c) Com o uso de técnicas do modelo não supervisionado, consegue-se prever com exatidão o resultado de uma eleição utilizando pesquisas como parâmetro.
d) A análise de agrupamento pertence ao paradigma de aprendizado não supervisionado, em que o aprendizado é dirigido aos dados, não requerendo conhecimento prévio sobre as suas classes ou categorias.
e) Tendo como objetivo encontrar padrões ou tendências para auxiliar o entendimento dos dados, deve-se usar técnicas do modelo supervisionado.
response: Alternativa D
comment: a) Errada. Modelos não supervisionados não utilizam exemplos rotulados, pois atuam sobre dados sem rótulos prévios. A construção de um estimador a partir de exemplos rotulados é característica do aprendizado supervisionado. b) Errada. Modelos supervisionados dependem de um elemento externo (rótulos) para orientar o aprendizado. A descrição apresentada na alternativa se aplica ao aprendizado não supervisionado, que identifica padrões sem orientação externa. c) Errada. Técnicas não supervisionadas não são projetadas para prever resultados exatos (como resultados eleitorais), mas sim para identificar padrões ou agrupamentos nos dados. Previsões precisas exigem modelos supervisionados (ex: regressão ou classificação), que utilizam dados históricos rotulados. d) Correta. A análise de agrupamento (clustering) é um exemplo clássico de aprendizado não supervisionado. Ela busca estruturar os dados em grupos naturais, sem exigir conhecimento prévio sobre classes ou categorias, sendo orientada apenas pelas características intrínsecas dos dados. e) Errada. A identificação de padrões ou tendências para entender os dados é uma função do aprendizado não supervisionado (ex: redução de dimensionalidade, clustering). Modelos supervisionados focam em prever saídas específicas a partir de entradas, usando rótulos conhecidos.
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back: Alternativa D - a) Errada. Modelos não supervisionados não utilizam exemplos rotulados, pois atuam sobre dados sem rótulos prévios. A construção de um estimador a partir de exemplos rotulados é característica do aprendizado supervisionado. b) Errada. Modelos supervisionados dependem de um elemento externo (rótulos) para orientar o aprendizado. A descrição apresentada na alternativa se aplica ao aprendizado não supervisionado, que identifica padrões sem orientação externa. c) Errada. Técnicas não supervisionadas não são projetadas para prever resultados exatos (como resultados eleitorais), mas sim para identificar padrões ou agrupamentos nos dados. Previsões precisas exigem modelos supervisionados (ex: regressão ou classificação), que utilizam dados históricos rotulados. d) Correta. A análise de agrupamento (clustering) é um exemplo clássico de aprendizado não supervisionado. Ela busca estruturar os dados em grupos naturais, sem exigir conhecimento prévio sobre classes ou categorias, sendo orientada apenas pelas características intrínsecas dos dados. e) Errada. A identificação de padrões ou tendências para entender os dados é uma função do aprendizado não supervisionado (ex: redução de dimensionalidade, clustering). Modelos supervisionados focam em prever saídas específicas a partir de entradas, usando rótulos conhecidos.

front: (FCC/TJ TRT5/TRT 5/Apoio Especializado/Tecnologia da Informação/2022) Sobre os conceitos de modelos preditivos, analise as afirmações abaixo.
I. O modelo preditivo não supervisionado recebe dados de entrada e saída e busca correlações entre eles.
II. O modelo supervisionado recebe apenas dados de entrada para encontrar padrões e prevê repetições de ocorrências anteriores.
III. A análise preditiva é utilizada como ferramenta para identificar padrões que podem sugerir ações fraudulentas.
IV. A utilização de técnicas de aprendizagem de máquina para a análise preditiva permite produzir de forma automática e mais rápida modelos mais precisos.
É correto o que se afirma APENAS em
a) I.
b) II.
c) I e III.
d) III e IV.
e) I, II e IV.
response: Alternativa D
comment: Incorreto. Em modelos não supervisionados não há variáveis de saída disponíveis; o algoritmo recebe apenas os dados de entrada (sem rótulos) e tenta descobrir estrutura interna, como agrupamentos ou regras de associação, sem buscar correlações diretas com um alvo conhecido. São modelos descritivos, e não preditivos. II. Incorreto. No aprendizado supervisionado, o modelo obrigatoriamente recebe pares entrada‑saída (features + rótulo) para aprender uma função que, posteriormente, possa prever o valor de saída em novos exemplos. Assim, não trabalha apenas com dados de entrada nem se limita a “repetir ocorrências”, mas sim generalizar um mapeamento. III. Correto. A análise preditiva é empregada na detecção de fraudes, pois classifica padrões estatísticos raros como anomalias, indicando ações fora do comum (fraudulentas), permitindo ações preventivas ou de bloqueio. IV. Correto. Questão bem genérica, sem muito embasamento técnico. A aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina para análise preditiva automatiza a construção de modelos, possibilita testar múltiplas combinações de parâmetros rapidamente e, em geral, resulta em predições mais precisas e com menor intervenção manual.
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back: Alternativa D - Incorreto. Em modelos não supervisionados não há variáveis de saída disponíveis; o algoritmo recebe apenas os dados de entrada (sem rótulos) e tenta descobrir estrutura interna, como agrupamentos ou regras de associação, sem buscar correlações diretas com um alvo conhecido. São modelos descritivos, e não preditivos. II. Incorreto. No aprendizado supervisionado, o modelo obrigatoriamente recebe pares entrada‑saída (features + rótulo) para aprender uma função que, posteriormente, possa prever o valor de saída em novos exemplos. Assim, não trabalha apenas com dados de entrada nem se limita a “repetir ocorrências”, mas sim generalizar um mapeamento. III. Correto. A análise preditiva é empregada na detecção de fraudes, pois classifica padrões estatísticos raros como anomalias, indicando ações fora do comum (fraudulentas), permitindo ações preventivas ou de bloqueio. IV. Correto. Questão bem genérica, sem muito embasamento técnico. A aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina para análise preditiva automatiza a construção de modelos, possibilita testar múltiplas combinações de parâmetros rapidamente e, em geral, resulta em predições mais precisas e com menor intervenção manual.

front: (FCC/Ana Leg (ALAP)/ALAP/Atividade de Tecnologia da Informação/Desenvolvedor de Banco de Dados/2020) No contexto de data mining, considere o caso hipotético a seguir: Uma financeira possui o histórico de seus clientes e o comportamento destes em relação ao pagamento de empréstimos contraídos previamente. Existem dois tipos de clientes: adimplentes e inadimplentes. Estas são as categorias do problema (valores do atributo alvo). Uma aplicação de mining, neste caso, consiste em descobrir uma função que mapeie corretamente os clientes, a partir de seus dados (valores dos atributos previsores), em uma destas categorias. Tal função pode ser utilizada para prever o comportamento de novos clientes que desejem contrair empréstimos junto à financeira. Esta função pode ser incorporada a um sistema de apoio à decisão que auxilie na filtragem e na concessão de empréstimos somente a clientes classificados como bons pagadores. Trata-se de uma atividade denominada
a) sumarização.
b) descoberta de associações.
c) classificação.
d) descoberta de sequências.
e) previsão de séries temporais.
response: Alternativa C
comment: a) Errada. A sumarização (ou descrição) procura gerar representações compactas dos dados — como perfis, medidas estatísticas ou protótipos — para facilitar a compreensão global do conjunto, sem construir um modelo que atribua rótulos alvo a novas instâncias; portanto não resolve o problema de rotular clientes como adimplentes ou inadimplentes. b) Errada. A descoberta de associações extrai regras do tipo “se A então B” que indicam co‑ocorrências frequentes entre atributos (clássico market‑basket analysis); o foco é identificar relações entre variáveis, não aprender uma função preditiva capaz de classificar clientes em categorias-alvo. c) Correta. Classificação é exatamente a tarefa em que, munido de exemplos rotulados (adimplente / inadimplente), o algoritmo aprende uma função que mapeia atributos dos clientes para essas classes e, depois, aplica‑a para prever o rótulo de novos solicitantes de empréstimo. d) Errada. A descoberta de sequências busca padrões cronológicos ou de precedência entre eventos (por exemplo, identificar que a compra de item A costuma ser seguida da compra de item B); não envolve atribuir um rótulo categórico a cada instância isolada. e) Errada. A previsão de séries temporais modela e projeta valores numéricos ao longo do tempo (tendências, sazonalidades), como vendas mensais ou cotações, enquanto o caso exposto requer decidir, para cada cliente, se ele pertence a uma de duas categorias discretas.
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back: Alternativa C - a) Errada. A sumarização (ou descrição) procura gerar representações compactas dos dados — como perfis, medidas estatísticas ou protótipos — para facilitar a compreensão global do conjunto, sem construir um modelo que atribua rótulos alvo a novas instâncias; portanto não resolve o problema de rotular clientes como adimplentes ou inadimplentes. b) Errada. A descoberta de associações extrai regras do tipo “se A então B” que indicam co‑ocorrências frequentes entre atributos (clássico market‑basket analysis); o foco é identificar relações entre variáveis, não aprender uma função preditiva capaz de classificar clientes em categorias-alvo. c) Correta. Classificação é exatamente a tarefa em que, munido de exemplos rotulados (adimplente / inadimplente), o algoritmo aprende uma função que mapeia atributos dos clientes para essas classes e, depois, aplica‑a para prever o rótulo de novos solicitantes de empréstimo. d) Errada. A descoberta de sequências busca padrões cronológicos ou de precedência entre eventos (por exemplo, identificar que a compra de item A costuma ser seguida da compra de item B); não envolve atribuir um rótulo categórico a cada instância isolada. e) Errada. A previsão de séries temporais modela e projeta valores numéricos ao longo do tempo (tendências, sazonalidades), como vendas mensais ou cotações, enquanto o caso exposto requer decidir, para cada cliente, se ele pertence a uma de duas categorias discretas.

front: (FCC/Ana TI (SANASA)/SANASA/Suporte DBA Banco de Dados/2019) Considere que a SANASA busca realizar a gestão de recursos hídricos subterrâneos com base em parâmetros conhecidos que determinam a poluição das águas subterrâneas. Um desses parâmetros, para exemplificar, seria o nitrato, um indicador de poluição difusa de água subterrânea. Criando-se regras para realizar o aprendizado supervisionado do sistema de Data Mining utilizando-se uma certa técnica, chegar-se-á a um resultado que considera os diversos parâmetros para se descobrir se um certo aquífero tem água potável ou não, comparando-se com uma definição conhecida. Nesse cenário, a técnica aplicada é denominada
a) Associação.
b) Classificação.
c) Clustering.
d) Regressão.
e) Prediction.
response: Alternativa B
comment: a) Errada. A associação busca identificar regras de co‑ocorrência entre variáveis (por exemplo, “se pH < 6 então presença de ferro”), sem aprender um rótulo‑alvo para cada instância; portanto não atende ao objetivo de, dado um conjunto de parâmetros, decidir se a água de um aquífero é potável ou não. b) Correta. No problema descrito, há exemplos rotulados (amostras de água já conhecidas como potáveis ou contaminadas) e o objetivo é treinar, via classificação, um modelo supervisionado que, a partir dos parâmetros (nitrato, sólidos totais, etc.), atribua o rótulo “potável” ou “não potável” a novos aquíferos. c) Errada. Clustering (agrupamento) é não supervisionado: ele apenas descobre grupos semelhantes nos dados sem usar um rótulo de referência. Não serve quando se precisa comparar cada amostra a uma definição conhecida de potabilidade. d) Errada. Regressão prevê valores numéricos contínuos (por exemplo, a concentração exata de nitrato), enquanto o problema exige decidir entre duas categorias discretas de qualidade da água. e) Errada. “Prediction” é um termo genérico para predição; sozinho não nomeia uma técnica específica. No contexto de data mining supervisonado com rótulos categóricos, a técnica adequada é, mais precisamente, a classificação.
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