2. Questões de Concurso

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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
O setor de inteligência de um Tribunal de Justiça deseja analisar o perfil de produtividade das Comarcas do Estado.
O banco de dados contém múltiplas variáveis correlacionadas, como o número de novos processos, o tempo médio de tramitação, a taxa de congestionamento e o número de magistrados.
O objetivo inicial é simplificar o conjunto de dados, transformando essas variáveis originais em um número menor de índices sintéticos que retenham a maior parte da variação original, facilitando a criação de um ranking de eficiência sem a redundância das informações correlacionadas.

Assinale a opção que apresenta o método de Estatística Multivariada mais apropriado para o objetivo especificado. 
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.
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