Considere o seguinte cenário: Uma empresa de telecomunicações está analisando os dados de uso de seus clientes, como frequência de chamadas, uso de dados móveis e envio de mensagens. Ela quer identificar grupos de clientes com comportamentos semelhantes para oferecer promoções personalizadas. Em uma escolha por uma solução de aprendizado de máquina, o cientista de dados deve observar que, se o aprendizado for
- A híbrido, congregará as características dos modelos supervisionado e não supervisionado, em um modelo ensemble.
- B não supervisionado oferecerá opções como os algoritmos back propagation, K-means e C4.5.
- C não supervisionado demandará uma fase de pós-processamento que envolve visualização e análise do modelo.
- D supervisionado considerará a abstração de um modelo de conhecimento da forma (entrada, saída desejada). Gabarito oficial
- E supervisionado, os algoritmos partirão dos dados, buscando relacionamento entre eles.
