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Material de Estudo Nº 81: Inteligência Artificial - Aprendizado de Máquina 
1. Qual tipo de aprendizado de máquina envolve a criação de um modelo preditivo a partir de 
dados rotulados, em que o algoritmo aprende a mapear entradas para saídas corretas? 
a) Aprendizado não supervisionado b) Aprendizado por reforço c) Aprendizado supervisionado 
d) Aprendizado semissupervisionado e) Aprendizado profundo 
Resposta: c) O aprendizado supervisionado cria modelos preditivos a partir de dados 
rotulados. 
2. Qual algoritmo de aprendizado de máquina é utilizado para classificar dados em categorias, 
dividindo o espaço de características por meio de hiperplanos? 
a) Regressão linear b) Árvore de decisão c) Máquinas de vetores de suporte (SVM) d) 
Agrupamento k-médias e) Redes neurais 
Resposta: c) As máquinas de vetores de suporte (SVM) classificam dados por hiperplanos. 
3. Qual técnica de aprendizado de máquina visa reduzir a dimensionalidade dos dados, 
projetando-os em um espaço de menor dimensão que preserve as informações relevantes? 
a) Regressão b) Classificação c) Redução de dimensionalidade d) Agrupamento e) Associação 
Resposta: c) A redução de dimensionalidade projeta dados em um espaço de menor dimensão. 
4. Qual tipo de aprendizado de máquina envolve a descoberta de padrões e estruturas em 
dados não rotulados, como agrupamentos e associações? 
a) Aprendizado supervisionado b) Aprendizado não supervisionado c) Aprendizado por reforço 
d) Aprendizado semissupervisionado e) Aprendizado profundo 
Resposta: b) O aprendizado não supervisionado descobre padrões em dados não rotulados. 
5. Qual algoritmo de aprendizado de máquina é utilizado para agrupar dados em clusters com 
base na similaridade entre os pontos de dados? 
a) Regressão linear b) Árvore de decisão c) Máquinas de vetores de suporte (SVM) d) 
Agrupamento k-médias e) Redes neurais 
Resposta: d) O agrupamento k-médias agrupa dados em clusters com base na similaridade. 
6. Qual técnica de aprendizado de máquina utiliza redes neurais profundas com múltiplas 
camadas para aprender representações hierárquicas dos dados, sendo eficaz em tarefas 
complexas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural? 
a) Regressão b) Classificação c) Redução de dimensionalidade d) Agrupamento e) Aprendizado 
profundo 
Resposta: e) O aprendizado profundo utiliza redes neurais profundas para aprender 
representações hierárquicas dos dados.