Gabarito disponível
Texto-base:
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
A classificação automática de culturas agrícolas e espécies vegetais, conforme descrita no texto 2A2-I, corresponde, do ponto de vista da mineração de dados, a uma tarefa de classificação porque
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
A classificação automática de culturas agrícolas e espécies vegetais, conforme descrita no texto 2A2-I, corresponde, do ponto de vista da mineração de dados, a uma tarefa de classificação porque
Resolução comentada
Classificar culturas é associar instâncias a classes pré-definidas aprendidas de exemplos.
Na mineração de dados, a classificação é uma tarefa supervisionada: o modelo aprende, a partir de exemplos rotulados, a atribuir novas instâncias a classes previamente definidas, como tipo de cultura ou espécie vegetal.
Análise das alternativas
A) Redução de dimensionalidade é outra tarefa. B) Agrupar sem rótulos é clusterização. C) Identificar exceções raras é detecção de anomalias. D) Descobrir relações frequentes entre atributos é regras de associação.
Referência: Han & Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques.
Resolução comentada do VaiConcursos.