Fonte: Gemini

Análise dos objetivos e das técnicas de machine learning:

1. Estimar o risco de fraude nas contratações recentes com base nas análises anteriores: A primeira base de dados possui rótulos conhecidos (regular ou fraude confirmada). Treinar um modelo com dados previamente rotulados para prever a classe de novos dados é a definição de aprendizado supervisionado (classificação).
3. Identificar padrões anômalos não representados nos casos históricos: A segunda base não possui rótulos. Para encontrar agrupamentos, outliers ou desvios de padrão em dados não rotulados sem depender de classificações passadas, utiliza-se o aprendizado não supervisionado (como detecção de anomalias ou clustering).
5. Análise humana: Os padrões não supervisionados não constituem prova automática de fraude, devendo ser submetidos à verificação dos auditores.

Análise das alternativas:

• A: Incorreta. Tenta inverter os conceitos, aplicando técnicas supervisionadas em dados não classificados.
• B: Incorreta. Não se pode aplicar técnicas supervisionadas em novos dados sem usar a base histórica treinada, além de ignorar o aprendizado não supervisionado para anomalias.
• C (Correta): Aplica a técnica supervisionada aos registros históricos rotulados para estimar o risco e a técnica não supervisionada aos registros recentes para identificar novos padrões anômalos.
• D: Incorreta. Um padrão anômalo detectado por algoritmo não supervisionado serve como indício de suspeita, não como prova definitiva de fraude.
• E: Incorreta. Descartar os rótulos históricos ignoraria o conhecimento já adquirido pelo tribunal e impediria a estimativa precisa do risco baseada em casos confirmados.

A alternativa correta é a C.