(Q80) Em machine learning supervisionado, o algoritmo aprende, a partir de um conjunto de dados rotulados, a identificar padrões e realizar previsões em novos dados.
A
Certo
Correct
B
Errado
Official Explanation / Community Explanations
A questão aborda o conceito fundamental de Aprendizado de Máquina Supervisionado (Supervised Machine Learning), e a afirmação está inteiramente correta (Gabarito: Certo).
No aprendizado supervisionado, o processo de modelagem funciona da seguinte forma:
Dados Rotulados (Labeled Data): O algoritmo é alimentado com um conjunto de dados de treino onde cada amostra de entrada (features) está associada a uma resposta correta conhecida (rótulo ou target). Por exemplo, fotos de exames médicos rotuladas como "com patologia" ou "sem patologia".
Mapeamento de Função: O objetivo do algoritmo é aprender uma regra geral ou função matemática que mapeie as entradas para as saídas corretas, identificando padrões e correlações subjacentes.
Generalização (Previsões): Após essa fase de ajuste, o modelo treinado é exposto a dados novos e inéditos (dados de teste ou de produção) para realizar previsões ou classificações de forma autônoma.
Como a descrição fornecida reflete exatamente essa definição clássica da literatura de Inteligência Artificial, o item deve ser julgado como Certo.
