Questão de Tecnologia da Informação · FCC TRT23 2022 (nº 21)

Agrupamento (Clustering) é uma técnica de Aprendizado Não Supervisionado que organiza dados em grupos (clusters) de forma que itens no mesmo grupo sejam mais parecidos entre si do que com itens em outros grupos, sem que haja rótulos pré-definidos. Existem duas formas principais de atribuir os itens a esses grupos: agrupamento rígido (hard clustering), onde cada item pertence a apenas um grupo, e agrupamento suave (soft clustering), onde cada item pode pertencer a múltiplos grupos com diferentes graus de probabilidade.

• (A) Incorreta: "Rotulado" e "não rotulado" referem-se à presença de rótulos de classe nos dados de treinamento, caracterizando aprendizado supervisionado e não supervisionado, respectivamente; não descrevem o tipo de atribuição do cluster.
• (B) Incorreta: Inversão da alternativa A, com o mesmo erro conceitual; clustering é uma técnica de aprendizado não supervisionado (não rotulado).
• (C) Correta: O agrupamento tipo I, onde cada cliente é colocado em um único grupo, é um agrupamento rígido (hard cluster). O agrupamento tipo II, onde cada cliente recebe uma probabilidade de pertencer a cada grupo, é um agrupamento suave (soft cluster).
• (D) Incorreta: "Distinto" e "distribuído" não são termos padrão ou amplamente reconhecidos para classificar os tipos de atribuição de agrupamento da mesma forma que "rígido" e "suave". Esta é uma armadilha para quem não conhece a terminologia específica.
• (E) Incorreta: "Supervisionado" e "não supervisionado" descrevem o tipo de aprendizado (se há rótulos para treinar o modelo), não a forma como os pontos de dados são atribuídos aos clusters resultantes. O clustering em si é uma técnica não supervisionada.