Questão de Tecnologia da Informação · FGV DATAPREV 2024 (nº 58)

O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é um ramo da Inteligência Artificial onde os sistemas são treinados com dados para identificar padrões e, assim, melhorar sua capacidade de realizar tarefas ou fazer previsões ao longo do tempo, sem serem explicitamente programados para cada cenário.

• (A) Incorreta: Algoritmos Genéticos são métodos de otimização inspirados na evolução natural, que buscam as melhores soluções para um problema através de um processo iterativo. Embora busquem "melhorar" soluções, eles não são o conceito mais direto para descrever sistemas que aprendem padrões a partir de dados para melhorar desempenho em tarefas como classificação ou previsão, que é o foco principal do Machine Learning. A armadilha aqui é que a ideia de "evolução" e "melhoria" pode ser confundida com o "aprender" de um sistema de IA.
• (B) Correta: Redes Neurais Artificiais são modelos computacionais inspirados no cérebro humano que, através do treinamento com grandes volumes de dados, ajustam suas conexões (pesos) para aprender a reconhecer padrões, classificar informações e fazer previsões, melhorando continuamente seu desempenho. Elas são a base do Deep Learning, um subcampo do Aprendizado de Máquina, e exemplificam perfeitamente o conceito de sistemas que aprendem e melhoram com os dados.
• (C) Incorreta: Lógica Booleana é um sistema de lógica matemática que lida com valores verdadeiro/falso e operações lógicas; ela é fundamental para a computação, mas não envolve aprendizado a partir de dados ou melhoria de desempenho ao longo do tempo.
• (D) Incorreta: Busca Heurística são estratégias ou "regras de ouro" para encontrar soluções eficientes para problemas complexos, mas não se trata de um sistema que aprende e melhora seu desempenho a partir de dados de forma autônoma no sentido do Machine Learning.
• (E) Incorreta: Programação Linear é uma técnica matemática para otimizar um objetivo (como maximizar lucro ou minimizar custo) sujeito a restrições lineares; ela não envolve aprendizado a partir de dados ou melhoria de desempenho ao longo do tempo.