Questão 2365873

• Banca: COMPERVE
• Órgão: UFRN
• Ano: 2017
• Provas: COMPERVE - 2017 - UFRN - Engenheiro - Neuroengenharia
• Disciplina: Radiologia
• Assuntos: Bases Físicas e Tecnológicas Aplicadas à Ressonância Magnética; Técnicas Radiográficas em Tomografia Computadorizada

Considere a existência de uma base de dados de sinais colhidos em experimentos de ressonância magnética funcional. Esses dados são pareados com uma variável comportamental como, por exemplo, se o sujeito estivesse em estado de vigília ou em sono profundo. Deseja-se construir um classificador capaz de identificar o estado comportamental a partir de amostras experimentais. A ferramenta de mineração de dados mais adequada para implementar esse classificador é:

• A. Máquina de Vetor de Suporte, por ser uma ferramenta de aprendizado não-supervisionado.
• B. Máquina de Vetor de Suporte, por ser uma ferramenta de aprendizado supervisionado.
• C. Análise de Componentes Principais, por ser uma ferramenta de aprendizado supervisionado.
• D. Análise de Componentes Principais, por ser uma ferramenta de aprendizado não-supervisionado.

Gabarito: B

Comentários

• O SVM usa aprendizado supervisionado. Partindo disso, nota-se que a resposta certa é a lebra B

• A análise de componentes principais é um algoritmo da categoria dos não supervisionados e é utilizado para redução de dimensionalidade.