Questão de Tecnologia da Informação · FGV TCE-SP 2023 (nº 77)

No aprendizado supervisionado, o objetivo é ensinar um computador a prever um resultado (rótulo) com base em exemplos que já têm a resposta correta. Quando esse resultado é uma categoria ou nome (como "cachorro", "gato"), a tarefa é chamada de classificação.

• (A) Incorreta: Regressão é usada para prever um valor numérico contínuo (ex: preço, temperatura), não uma categoria de animal.
• (B) Incorreta: Associação busca encontrar relações entre itens em um conjunto de dados (ex: "se o cliente compra X, compra Y"), não prever um rótulo para uma nova entrada.
• (C) Correta: Classificação é a tarefa de atribuir uma entrada (a imagem do animal) a uma de várias categorias discretas pré-definidas (os nomes dos animais como "cachorro", "gato", etc.). É exatamente o que João precisa para reconhecer animais.
• (D) Incorreta: Agrupamento (ou clustering) é uma tarefa de aprendizado não supervisionado que organiza dados em grupos com base em suas semelhanças, sem ter rótulos prévios. João já possui os rótulos ("cachorro", "gato"), então não é agrupamento. A armadilha aqui é que ambos lidam com "grupos" ou "categorias", mas a classificação usa rótulos conhecidos para aprender, enquanto o agrupamento cria grupos sem rótulos conhecidos.
• (E) Incorreta: Redução de dimensionalidade é o processo de diminuir o número de características (atributos) em um conjunto de dados para simplificá-lo, não o objetivo final de prever qual animal está na imagem.