Questão de Análise de Dados · FGV SEFAZ-AM 2022 - Prova II (nº 40)

O Aprendizado de Máquina Não Supervisionado é um método onde o sistema aprende a partir de dados sem rótulos (ou seja, sem respostas pré-definidas), buscando padrões e estruturas ocultas para organizar ou agrupar as informações por conta própria.

• (A) Incorreta: "Dinâmico" não é um tipo fundamental de aprendizado de máquina; descreve uma característica de sistemas que mudam ao longo do tempo.
• (B) Incorreta: "Sistêmico" não é uma categoria de aprendizado de máquina; refere-se a uma abordagem que considera o sistema como um todo.
• (C) Incorreta: O aprendizado por reforço envolve um agente que aprende a tomar decisões através de tentativas e erros, recebendo recompensas ou punições do ambiente, o que não se alinha com a descrição de dados não rotulados e agrupamento.
• (D) Incorreta: O aprendizado supervisionado é o oposto do que a questão descreve. Ele exige dados rotulados (com as "respostas" corretas) para treinar o modelo a fazer previsões ou classificações. A armadilha da banca aqui é que ele é um tipo muito comum, mas a descrição "dados que não estão rotulados" o exclui completamente.
• (E) Correta: Esta alternativa descreve perfeitamente o aprendizado não supervisionado, que lida com dados sem rótulos e utiliza algoritmos (como os de agrupamento ou clusterização) para descobrir padrões ocultos, semelhanças ou diferenças e organizar as informações.