Questão nº 42
Questão de Conhecimentos Específicos - Suporte · CESGRANRIO BANESE 01/2025 (nº 42)
Uma empresa deseja automatizar a alocação de recursos em seu data center utilizando Inteligência Artificial (IA) com base em padrões históricos de uso. A ideia é que a IA analise os dados de consumo e ajuste automaticamente os recursos computacionais, prevenindo sobrecargas e otimizando custos.
Para essa automação, deve ser utilizada uma aplicação de aprendizado de máquina que
- Atreine um modelo de aprendizado supervisionado para prever picos de demanda e ajustar os recursos automaticamente. (alternativa correta)
- Butilize um script de programação que aloque recursos fixos, independentemente da carga.
- Cconfigure um sistema de balanceamento de carga manual para gerenciar a utilização de recursos.
- Dimplemente um modelo de aprendizado não supervisionado para criar backups automáticos.
- Etreine um modelo de aprendizado não supervisionado para alocação independente de carga.
Resposta comentada
Gabarito Alternativa A
O conceito-chave é: aprendizado supervisionado usa dados históricos com "respostas" conhecidas (ex.: no dia X, às Y horas, o consumo foi Z) para ensinar o modelo a prever o futuro. Já o não supervisionado encontra padrões em dados sem respostas prontas, como agrupar tipos de uso, mas não prevê valores exatos. Para automatizar a alocação de recursos, você precisa de uma previsão numérica (pico de demanda) e de uma ação automática baseada nessa previsão — exatamente o que o supervisionado faz.
- (A) Correta: É o gabarito porque o modelo supervisionado aprende com o histórico (entrada: hora, dia, métricas; saída: consumo) e prevê picos futuros, permitindo que o sistema ajuste recursos automaticamente antes da sobrecarga.
- (B) Incorreta: Script com alocação fixa ignora a variação de carga, não usa IA e não previne sobrecargas nem otimiza custos dinamicamente.
- (C) Incorreta: Balanceamento manual não é automação com IA; depende de intervenção humana e não analisa padrões históricos.
- (D) Incorreta: Aprendizado não supervisionado não cria backups automáticos; ele agrupa dados sem rótulos, e backup é uma tarefa operacional, não preditiva.
- (E) Incorreta: A armadilha da banca está aqui: o termo "não supervisionado" parece moderno, mas esse tipo de modelo não prevê demanda numérica (não há "resposta" para aprender). Ele só identifica padrões de agrupamento, não serve para ajustar recursos com base em previsão de pico — a palavra "independente de carga" é o chamariz para você esquecer que falta a previsão.
Fonte: CESGRANRIO BANESE 01/2025 Técnico Bancário III - Suporte (Caderno Prova C). Reproduzida para fins de estudo.