Questões de Concurso

Considere as seguintes técnicas frequentemente utilizadas em aprendizado de máquina:
I. Regressão logística. II. K-means. III. Random Forest. IV. Análise de Componentes Principais (PCA).
Em relação à classificação dessas técnicas em métodos supervisionados e não supervisionados, assinale a alternativa correta. 

Determinada secretaria municipal de planejamento urbano está desenvolvendo um sistema de apoio à decisão para organizar regiões da cidade com perfis socioeconômicos semelhantes, visando melhor alocação de recursos públicos. Para isso, um analista de dados propôs o uso de diferentes técnicas de análise de agrupamentos (clusterização). Nesse contexto, assinale a afirmativa INCORRETA.

Auditores de uma Secretaria da Fazenda receberam a incumbência de analisar milhões de registros de notas fiscais eletrônicas, declarações tributárias e movimentações econômicas de contribuintes. O objetivo era identificar grupos de contribuintes com comportamentos semelhantes, verificar a evolução da arrecadação ao longo dos últimos anos e estimar possíveis cenários futuros para subsidiar ações de fiscalização e planejamento institucional. Nesse contexto, a afirmação tecnicamente correta é que

Uma equipe de inteligência legislativa recebeu a tarefa de identificar perfis de atuação parlamentar a partir de informações históricas relacionadas à apresentação de proposições, participação em comissões, frequência em sessões, temas de interesse e padrões de votação. Como não existiam categorias previamente definidas para os parlamentares analisados, optou-se pela utilização de técnicas de agrupamento para identificar estruturas naturalmente presentes nos dados. Durante os testes, foi necessário selecionar um método adequado para particionar os registros em grupos representados por centroides calculados iterativamente.
Assinale a alternativa que apresenta uma característica tecnicamente associada ao algoritmo K-means.

Uma equipe de análise de dados da Assembleia Legislativa recebeu a missão de identificar padrões de atuação parlamentar a partir de milhares de registros que continham informações sobre proposições apresentadas, votações realizadas, participação em comissões, temas recorrentes e indicadores de atividade legislativa. Como não existia uma classificação prévia dos parlamentares nem categorias definidas antecipadamente, optou-se pela utilização de técnicas de aprendizado não supervisionado para explorar possíveis agrupamentos naturais presentes na base de dados. Durante os testes, observou-se que alguns parlamentares possuíam comportamento muito distinto dos demais, formando pequenos grupos isolados em regiões de baixa densidade.
Assinale a alternativa que apresenta a técnica de agrupamento adequada para identificar agrupamentos de formatos arbitrários e, simultaneamente, reconhecer observações isoladas como potenciais ruídos.