Questões de Concurso

Em um setor administrativo de uma Assembleia Legislativa, foi implantado um sistema de Inteligência Artificial para classificar automaticamente tipos de documentos legislativos, com base em seus conteúdos textuais, além de prever categorias temáticas para pautas futuras, utilizando o histórico de reuniões arquivadas. Esse sistema utiliza algoritmos de Machine Learning para aprender com os dados processados e uma rede neural profunda (Deep Learning) para melhorar a precisão na análise de linguagem natural. Cabe ao Assistente Legislativo, entre outras atividades de apoio, monitorar a operação do sistema, identificar comportamentos anômalos e comunicar inconsistências à equipe técnica especializada. Considerando esse contexto, assinale a alternativa que apresenta CORRETAMENTE a diferença entre Machine Learning e Deep Learning aplicada ao cenário descrito.

(a)

Machine Learning e Deep Learning são termos intercambiáveis, referindo-se ao mesmo tipo de algoritmo supervisionado, aplicável apenas a imagens e vídeos.

(b)

Machine Learning é voltado apenas a dados numéricos e Deep Learning a textos. Por isso, apenas Deep Learning pode ser utilizado no processamento de documentos legislativos.

(c)

Machine Learning depende de redes neurais profundas, enquanto Deep Learning funciona sem estruturas neurais, usando algoritmos de dados simples.

(d)

Apenas Deep Learning pode ser utilizado em ambientes legislativos, por questões legais, já que Machine Learning não atende às normas de dados públicos.

(e)

Machine Learning aprende com dados estruturados e pode ser suficiente para tarefas simples como triagem de documentos; já o Deep Learning é indicado para análises mais complexas, como extração de significado de linguagem natural, utilizando redes neurais profundas.