Question

Diante do aumento massivo na produção de informação científica e das limitações inerentes às análises realizadas manualmente, há o surgimento de demandas por métodos e ferramentas que possam automatizar e agilizar processos. Diante desse cenário, iniciativas de processamento que utilizam abordagens do tipo machine learning (aprendizagem de máquina) têm se destacado. Tsunoda, denise fukumi; da conceição moreira, paulo sergio; guimarães, andré josé ribeiro. Machine learning e revisão sistemática de literatura automatizada: uma revisão sistemática. Revista tecnologia e sociedade, v. 16, n. 45, p. 337-354, 2020 (adaptado). Assim, com base nesta informação, analise as asserções abaixo: i. A terminologia machine learning se refere a sistemas tecnológicos desenvolvidos com objetivo de construir algoritmos utilizados na tomada de decisão, de forma a desenvolver padrões analíticos. Porque ii. O machine learning é responsável por decisões que encaminhem grupos de seres humanos a um dado comportamento visto como inferior, menos útil e menos adequado a determinada situação, de forma a evitar tal comportamento. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta

Answer 1

De acordo com o machine learning, podemos afirmar que a resposta correta é alternativa 3, visto que Machine Learning é uma área da Inteligência Artificial que permite o reconhecimento de padrões de dados e a obtenção de informações, resultando em previsões baseadas na forma com que esses dados variam.

Estes resultados podem facilitar a vida dos usuários, se estes utilizarem essa tecnologia da forma produtiva.

Exemplos práticos do machine learning

• Reconhecimento de imagens — dentre os recursos desta tecnologia, é um dos mais comuns. Ele possibilita categorizar objetos com base em uma imagem digital;
• Reconhecimento de voz — utiliza softwares capazes de reconhecer palavras ditas, convertendo-as em texto;
• Indicações de filmes, séries e conteúdos em geral — são aplicações que sugerem aos usuários conteúdo baseado em dados de comportamento. Muito usados por serviços de streaming.

A sua pergunta está incompleta, mas provavelmente as opções sejam:

• 1) As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I;
• 2) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I;
• 3) A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa;
• 4) A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira;
• 5) As asserções I e II são proposições falsas.

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#SPJ4

Answer 2

Resposta:

Alternativa 3:

A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.

Explicação:

Proposição I: É verdadeira, (...)Machine Learning é uma técnica de análise de dados que ensina os computadores a fazer o que naturalmente os seres humanos e aos animais já fazem: aprender com a experiência. Os algoritmos de machine learning ou aprendizagem de máquinas utilizam métodos computacionais para “aprender” a informação diretamente dos dados sem depender de uma equação pré-determinada como modelo. Os algoritmos melhoram o seu desempenho à medida que o número de amostras disponíveis para aprendizagem aumenta.(...)

Proposição II: Falsa. Pois o consolidado de dados obtidos pelas análises de sistemas baseados em machine learning auxiliam na melhor tomada de decisão, baseados em uma grande quantidade de dados analisados que seriam complexos demais para um ser humano consolidar e aplicar.