Sabendo que existe, na organização em que trabalha, uma base de dados formada por uma grande tabela que contém apenas o id do cliente e colunas do tipo booleano indicando se um cliente possuía ou já tinha possuído cada produto da organização, um funcionário de TI resolveu dividir os clientes em grupos apenas com base nessa informação, utilizando aprendizado de máquina. Para essa tarefa, o funcionário de TI deve utilizar o aprendizado de máquina
- A)independente
Incorreta, porque "independente" não é a classificação usual de aprendizado de máquina para esse cenário e não define o processo de agrupamento por padrões nos dados.
- B)não supervisionado
Correta, porque o sistema vai agrupar clientes sem variável-alvo previamente definida, identificando padrões diretamente na base.
- C)por recompensa
Incorreta, porque aprendizado por recompensa não é a categoria clássica usada aqui e não descreve a formação de grupos a partir de atributos do cliente.
- D)por reforço
Incorreta, porque aprendizado por reforço envolve agente, ações, ambiente e recompensas, o que não aparece nesse problema de segmentação de clientes.
- E)supervisionado
Incorreta, porque o aprendizado supervisionado exige rótulos ou classes de treinamento já conhecidos, e o enunciado não traz isso.
Gabarito: B
Aqui a ideia é separar clientes em grupos usando apenas os atributos disponíveis na base, sem existir uma coluna de resposta dizendo previamente quem pertence a qual grupo. Isso é típico de aprendizado de máquina não supervisionado: o sistema procura padrões e semelhanças por conta própria, como se estivesse organizando um armário cheio de meias sem etiqueta. No caso descrito, a tabela traz o id do cliente e várias colunas booleanas indicando posse atual ou passada de produtos. Não há um rótulo-alvo para dizer “este cliente pertence ao grupo X”. Então o algoritmo precisa descobrir agrupamentos a partir da estrutura dos dados, o que combina com técnicas como clustering. Já o aprendizado supervisionado exigiria uma variável-alvo conhecida para treinar o modelo. Aqui não existe essa “resposta pronta”, então não é essa a lógica. Também não estamos falando de reforço ou recompensa, porque não há agente tomando decisões sequenciais e recebendo prêmios ou punições ao longo do processo. Por isso, o gabarito é a letra B, não supervisionado. Em prova, quando aparecer a ideia de segmentação, agrupamento ou descoberta de perfis com base em características, pense primeiro em aprendizado não supervisionado.