Ed
ano passado
Vamos analisar cada afirmativa: I - Algoritmos supervisionados, como os de classificação, não precisam das informações de rótulos ou classes para serem treinados. Falso. Algoritmos supervisionados, por definição, precisam de rótulos ou classes para serem treinados, pois eles aprendem a partir de dados rotulados. II - Algoritmos de agrupamento utilizam as informações das classes para inferir novos grupos de classes. Falso. Algoritmos de agrupamento (ou clustering) são não supervisionados e não utilizam informações de classes; eles agrupam dados com base em similaridades sem rótulos pré-definidos. III - A limpeza dos dados pode contemplar atividades como complementação de dados ausentes, detecção de ruídos e eliminação de dados inconsistentes. Verdadeiro. Essa afirmativa está correta, pois a limpeza de dados envolve essas atividades. IV - A etapa de pós-processamento pode incluir tarefas como visualização dos dados. Verdadeiro. Essa afirmativa também está correta, pois a visualização é uma parte importante do pós-processamento. Com base nas análises, as afirmativas verdadeiras são III e IV. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: III e IV.
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