Alternativa correta: E (Errado)

1. Tema Central da Questão

A questão aborda inteligência artificial e, mais especificamente, o uso de machine learning (aprendizado de máquina) em investigações, destacando os conceitos de classificação e regressão. Saber diferenciar esses dois modelos é essencial em concursos.

2. Resumo Teórico

Modelos de classificação são usados para prever categorias (por exemplo, identificar se uma transação é fraudulenta ou não). Já modelos de regressão são utilizados para prever valores numéricos contínuos (por exemplo, estimar o valor do desvio financeiro).

Esses conceitos estão amplamente descritos em fontes como o livro “Introdução à Mineração de Dados” de Tan, Steinbach e Kumar, e em materiais oficiais do IBGE e do CEBRASPE para concursos.

3. Justificativa da Alternativa Correta

A alternativa está ERRADA porque inverteu os conceitos: modelos de classificação preveem categorias (ex: fraude ou não), enquanto regressão prevê valores numéricos (ex: valor do desvio). Assim, é regressão que deve ser usada para estimar o valor provável do desvio financeiro, e classificação para definir se há ou não fraude.

4. Estratégia de Interpretação da Questão

Sempre leia atentamente quando a questão relaciona tipos de modelos a problemas práticos. Palavras como “prever se é” (categoria) indicam classificação, enquanto “estimar o valor” (número) indicam regressão. Fique atento a possíveis inversões, pois são uma pegadinha comum em concursos!

Resumo Final

A alternativa está errada porque trocou o uso correto dos modelos. Lembre-se: classificação para separar em grupos/categorias, regressão para prever valores.

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Detectar se é fraude ou não = Classificação

Prever valor do desvio financeiro = Regressão

O item apresentado contém um erro conceitual quanto à aplicação dos modelos de classificação e regressão em aprendizado supervisionado. Vamos analisá-lo em partes:

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Afirmação:

> “Durante investigações conduzidas pela Polícia Federal, técnicas de aprendizado supervisionado podem ser aplicadas para análise preditiva.”

✅ Correta.

Modelos de aprendizado supervisionado são amplamente usados para análise preditiva em investigações, inclusive na detecção de fraudes, lavagem de dinheiro e outras irregularidades.

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Afirmação:

> “...ao utilizar modelos de regressão, é possível prever se uma determinada transação financeira é fraudulenta ou não...”

❌ Incorreta.

Modelos de regressão são utilizados para prever valores numéricos contínuos (por exemplo: montante desviado, tempo de permanência, valor de mercado, etc.).

Prever se algo é fraudulento ou não é uma tarefa de classificação binária (fraude ou não fraude), portanto o modelo adequado seria um classificador (como logistic regression, árvore de decisão, random forest, SVM, etc.).

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Afirmação:

> “Já modelos de classificação são utilizados para estimar o valor provável do desvio financeiro em operações suspeitas.”

❌ Incorreta.

Modelos de classificação servem para prever categorias ou rótulos, como:

Tipo de transação (fraude / não fraude),

Categoria de risco (baixo, médio, alto),

Perfil de cliente (conservador, moderado, agressivo), etc.

Para estimar valores, como o montante desviado, usa-se modelos de regressão, não de classificação.

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✅ Gabarito:

Errado.

A inversão das funções de classificação e regressão torna o item conceitualmente incorreto.