Questão 10 — Regra de Bayes — Raciocínio Probabilístico (Inteligência Artificial) — Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) · Marinha do Brasil 2025

Inteligência Artificial Regra de Bayes — Raciocínio Probabilístico

Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) 2025

Marinha do Brasil · Quadro Técnico do Corpo Auxiliar da Marinha (CP-T) — Informática · Caderno Amarela

Gabarito disponível

A regra de Bayes, usada em inteligência artificial para o raciocínio probabilístico, quando empregada em problemas de classificação:

Selecione uma alternativa A) calcula a probabilidade de um evento futuro com base em padrões históricos sem considerar novas evidências. B) atualiza a probabilidade de uma hipótese com base em evidências observadas. C) estima os parâmetros de uma distribuição de probabilidade sem considerar os dados observados. D) determina o melhor modelo de aprendizado de máquina com base na acurácia dos dados de teste. E) avalia a relação causal entre variáveis independentes sem o uso de probabilidades.

Resolução comentada

Bayes atualiza a probabilidade de uma hipótese a partir de evidências.

A regra de Bayes calcula a probabilidade a posteriori P(H|E) combinando a probabilidade a priori da hipótese com a verossimilhança da evidência observada. Em classificação (como no Naive Bayes), isso significa atualizar a crença na classe dada a evidência dos atributos.

Análise das alternativas

A) Bayes incorpora justamente novas evidências. C) A estimação bayesiana usa os dados observados. D) Escolher o melhor modelo pela acurácia no teste não é a função da regra. E) Bayes é inteiramente probabilístico e não prova relação causal por si só.

Referência: RUSSELL; NORVIG. Inteligência Artificial, capítulo sobre raciocínio probabilístico.

Resolução comentada do VaiConcursos.