Gabarito disponível
Uma companhia de streaming de música, por meio do monitoramento constante dos cookies de seus usuários e do envio de amplo conjunto de informações pessoais dos mesmos (que aceitam o compartilhamento de seus dados como condição da instalação do aplicativo) conseguiu mapear cada indivíduo em um hiperespaço de 19 variáveis numéricas. Cada uma representa um nível diferente de sentimento (tristeza, alegria, dor etc.). A empresa deseja desenvolver um algoritmo para detectar tipos de indivíduos com sentimentos parecidos. Acerca desse problema e sabendo que apenas as posições dos pontos serão utilizadas pelo algoritmo, assinale a opção correta.
Resolução comentada
K-Means é um algoritmo de agrupamento adequado para encontrar tipos de indivíduos semelhantes.
O problema é de aprendizado não supervisionado, em que se agrupam pontos pela posição no hiperespaço. O K-Means, testando vários valores de K, se aplica bem a isso.
Análise das alternativas
A) O k-fold é uma técnica de validação de modelos, não de agrupamento. B) O KNN é um algoritmo supervisionado de classificação, não de agrupamento. D) Transfer learning reaproveita modelos treinados e não resolve esse problema. E) Aprendizado por reforço exige agente, ambiente e recompensas, o que não existe no caso.
Referência: Aprendizado não supervisionado; K-Means.
Resolução comentada do VaiConcursos.