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O agrupamento fuzzy permite que pontos pertençam a múltiplos clusters com diferentes graus de pertinência, baseando-se em distâncias. A função objetivo minimiza uma soma ponderada de distâncias, fundamentada em álgebra linear e funções fuzzy.
Considere as tarefas descritivas de aprendizado de máquina: sumarização, associação e agrupamento. Nesse sentido, analise as alternativas e assinale a que apresenta uma característica específica de cada uma dessas tarefas.
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Alternativa C - A sumarização é utilizada para criar resumos que mantêm informações essenciais, a associação descobre co-ocorrências frequentes entre atributos, e o agrupamento forma clusters sem rótulos prévios.
No campo do Aprendizado de Máquina (Machine Learning), as tarefas descritivas visam encontrar padrões, estruturas e relacionamentos ocultos nos dados sem a necessidade de uma variável alvo (rótulo) predefinida.
As tarefas de aprendizado não supervisionado (ou descritivo) dividem-se em diferentes categorias funcionais:
Abaixo, comparamos as definições para validar a alternativa correta:
| Tarefa | Objetivo Principal | Características | Erros Comuns em outras opções | | :--- | :--- | :--- | :--- | | Sumarização | Compactar informação | Mantém o essencial dos dados. | Dizer que é supervisionada (Alternativa D). | | Associação | Encontrar padrões | Identifica co-ocorrências e regras. | Dizer que forma clusters (Alternativa D). | | Agrupamento | Agrupar por similaridade | Não utiliza rótulos prévios. | Dizer que usa classes conhecidas (Alternativa B/E). |
A alternativa C descreve precisamente cada uma dessas funções dentro do escopo do aprendizado descritivo.
Portanto, a alternativa C é a única que não confunde os conceitos de aprendizado supervisionado (como classificação) com os métodos descritivos propostos, definindo corretamente sumarização, associação e agrupamento.
Alternativa C.