Uma equipe de engenheiros está criando um sistema para detec...
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Ano: 2026
Banca:
FUMARC
Órgão:
CREA-MG
Prova:
FUMARC - 2026 - CREA-MG - Profissional de Nível Superior – Engenharia – Especialista em Análise de Dados |
Q4321458
Sistemas de Informação
Uma equipe de engenheiros está criando um sistema para detectar fissuras em estruturas de concreto usando imagens. Como há poucos exemplos rotulados, eles aproveitam um modelo treinado em um grande banco de imagens e ajustam seus parâmetros para identificar essas fissuras.
Essa abordagem, que consiste em reaproveitar conhecimentos prévios para resolver um problema com poucos dados, é conhecida como
Gabarito comentado
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Gabarito: C
Fundamento decisivo: O enunciado informa que o modelo já havia sido treinado em outro banco de imagens antes de ser ajustado para detectar fissuras. Esse dado identifica a transferência de aprendizado e conduz à alternativa C.
Tema central: Aprendizado por transferência
Análise das alternativas
A
Errada
Data augmentation amplia artificialmente os exemplos de treinamento por meio de transformações dos dados existentes. A operação descrita é a reutilização de um modelo pré-treinado, não a criação de variações dos exemplos.
B
Errada
Aprendizado por reforço exige aprendizagem de um agente orientada por recompensas na interação com um ambiente. Não há esse mecanismo na questão: há adaptação de um modelo previamente treinado.
C
Certa
A alternativa C está correta porque o aprendizado anterior do modelo serve de ponto de partida para a nova tarefa, em vez de o treinamento começar do zero. O ajuste dos parâmetros à identificação de fissuras é compatível com fine-tuning, uma forma de adaptação no contexto da transferência, mas não um sinônimo de todo o conceito.
D
Errada
Agrupamento não supervisionado reúne exemplos por similaridade. A questão não descreve formação de grupos, e a existência de poucos exemplos rotulados não significa ausência de rótulos.
Pegadinha da questão
A escassez de exemplos pode levar à escolha de aumento de dados, enquanto a expressão “poucos exemplos rotulados” pode ser confundida com ausência de rótulos. Nenhuma dessas leituras substitui o dado decisivo: o reaproveitamento explícito do modelo.
Dica para questões semelhantes
- Identifique a operação descrita: reutilizar aprendizado de um modelo anterior em uma nova tarefa caracteriza transferência.
- Não classifique a técnica apenas pela escassez de dados; essa condição motiva o uso de transferência, mas não a define.
- Distinga reutilização de modelo de transformação dos exemplos: a segunda operação caracteriza aumento de dados.
- Trate o ajuste de parâmetros pré-treinados como uma possibilidade de adaptação por fine-tuning, não como definição integral de aprendizado por transferência.
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