Gabarito: E - Errado

A afirmação descreve incorretamente o funcionamento de um sistema de aprendizado não supervisionado. Em aprendizado não supervisionado, o algoritmo é fornecido com dados que não estão etiquetados ou classificados, e o objetivo do algoritmo é descobrir padrões e relações nos dados por conta própria. Portanto, não existe um "conjunto de dados de treinamento que foram classificados manualmente". A tarefa principal desse tipo de aprendizado é a agrupamento (clustering) ou a redução de dimensionalidade, não a classificação de instâncias previamente rotuladas.

Por outro lado, o aprendizado supervisionado sim trabalha com conjuntos de dados que foram previamente classificados ou etiquetados. Nesse caso, o algoritmo aprende com os exemplos fornecidos (que incluem entradas e saídas desejadas) e utiliza essa aprendizagem para classificar novos dados ou prever resultados futuros.

Este conhecimento é fundamental para quem está estudando para concursos com foco em áreas que envolvem Inteligência Artificial e Big Data, visto que a distinção entre os tipos de aprendizado de máquina é um conceito básico da Engenharia de Software na área de IA.

E

A meu ver, o erro esta em: ... ''Um sistema de aprendizado não supervisionado, dotado de um conjunto de dados''.

Por quê? Porque, no aprendizado não supervisionado, o sistema não tem e não recebe dados, ele ''se vira''.

E, portanto, a questão refere-se ao aprendizado supervisionado.

GAB: E

A natureza do aprendizado não supervisionado é a de explorar padrões e estruturas nos dados sem rótulos ou categorias pré-definidas. Em sistemas de aprendizado não supervisionado, o algoritmo busca encontrar padrões intrínsecos nos dados sem ter informações explícitas sobre as classes.

Classificar = Aprendizado Supervisionado.

Errado.

A questão informa que "Um sistema de aprendizado não supervisionado, dotado de um conjunto de dados de treinamento que foram classificados manualmente..."

Porém no aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com dados que não foram classificados manualmente

O enunciado descreve, na verdade, um aprendizado supervisionado, e não um aprendizado não supervisionado.

• Aprendizado supervisionado: usa dados rotulados (classificados manualmente) para treinar um modelo que aprende a classificar ou prever novos dados.
• Aprendizado não supervisionado: trabalha com dados não rotulados, buscando descobrir padrões ou estruturas ocultas, como em clustering (agrupamento) ou redução de dimensionalidade.

Portanto, a afirmativa está errada, pois mistura conceitos de forma incorreta.