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O erro da questão é dizer que é sem grupos predefinidos.
Na verdade, a Classificação é um método de Aprendizagem de Máquina Supervisionado. Portanto, as observações são previamente rotuladas.
Classificação -> Supervisionado -> PREVIAMENTE DEFINIDO
GAB E
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"[...] dentro de uma massa de dados sem grupos predefinidos [...]" X
Complementando com outra questão da CESPE.
↳ Data Mining é o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados.
[...]
Bons Estudos.
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trocou os conceitos , classica do cespe
Em data mining, enquanto a AGLOMERAÇÃO identifica possíveis agrupamentos dentro de uma massa de dados sem grupos predefinidos, a CLASSIFICAÇÃO reconhece modelos que identificam o grupo a que um item pertence e os relaciona por meio do exame de itens já categorizados
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Gabarito: ERRADO!
Classificação: Predefinido, supervisionado.
Agrupamento (Cluters): Não-supervisionado, o agrupamento é feito sem predefinição.
Na classificação a seleção é feita através de técnicas como árvores de decisão e redes neurais etc.
Na clusterização (agrupamento) os dados são segmentados e agrupados com base em similaridade.
Q1621322 - A aprendizagem de máquina pode ajudar a clusterização na identificação de OUTLIERS. CORRETO.
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(ERRADO)
Tipo de questão CLÁSSICA cebraspe "troca-troca";
Para quem vai chutar, quando vir uma questão com dois objetos e seus conceitos, há grande chance da banca ter invertido as definições de ambos;
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Esses examinadores do CESPE adoram um troca troca...
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ERRADO
Classificação: descreve os dados em função de algumas classes predeterminadas. (aprendizado supervisionado).
Exemplo de algoritmo: SVM, árvores de decisão.ER
Análise de agrupamento: envolve a divisão dos dados em grupos semelhantes entre si e diferentes dos demais. (aprendizado não supervisionado).
Exemplo de algoritmo: K-Means.
Prof. Arthur Mendonça
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Agrupamento (Clusterização/Aglomeração)
Técnica que visa fazer agrupamentos automáticos de dados segundo o seu grau de semelhança, permitindo a descoberta por faixa de valores e pelo exame de atributos das entidades envolvidas.
O objetivo é descobrir diferentes agrupamentos de uma massa de dados e agrupá-los.
Difere da classificação pois não necessita que os registros sejam previamente categorizados- trata-se de um aprendizado não-supervisionado.
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Errado
Esta deu para matar na interpretação textual.
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LECIONA [1][2]: É EXATAMENTE O QUE ELE DISSE, SÓ QUE TUDO AO CONTRÁRIO.
FONTE:
[1] CONCURSEIRO QUASE NADA
[2] KIKO
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Complementando..
-se começar com A é não supervisionado
-se não começar com A é supervisionado
Tipos de técnica (método de classificação para mineração de dados)
➟ Não supervisionado
➟ Identificar afinidades existentes entre um conjunto de itens em um dado grupo de registros. Por exemplo: 75% dos envolvidos em processos judiciais ligados a ataques maliciosos a servidores de dados também estão envolvidos em processos ligados a roubo de dados sigilosos
- Análise de agrupamentos (Clusterização ou análise de aglomerações ou análise de partições)
➟ Não supervisionado
➟ Busca classificar casos (por exemplo, pessoas, coisas, eventos) em grupos ou clusters, de modo que o grau de associação seja forte entre os membros do mesmo cluster e fraco entre os membros de diferentes clusters
- Padrões sequenciais ou regressão
➟ Supervisionado
➟ Identificar sequências que ocorrem em determinados registros. Por exemplo: 32% de pessoas do sexo feminino após ajuizarem uma causa contra o INSS solicitando nova perícia médica ajuízam uma causa contra o INSS solicitando ressarcimento monetário
➟ Supervisionado
➟ As categorias são definidas antes da análise dos dados. Pode ser utilizada para identificar os atributos de um determinado grupo que fazem a discriminação entre 3 tipos diferentes, por exemplo, os tipos de processos judiciais podem ser categorizados como infrequentes, ocasionais e frequentes.
Fonte: vivendo e aprendendo com os colegas do QC..
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Pra quem como eu não sabe o que é Data Mining (Mineração de dados), segue o link abaixo para uma explicação célere.
https://www.youtube.com/watch?v=dWL0jvj1PJw
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Em data mining, enquanto a classificação identifica possíveis agrupamentos dentro de uma massa de dados sem grupos predefinidos, a aglomeração reconhece modelos que identificam o grupo a que um item pertence e os relaciona por meio do exame de itens já categorizados.
Conceitos invertidos.
Gab: Errado.
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Inversão de conceitos!!
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Gabarito: errado
Dica aqui do qc:
-se começar com A é não supervisionado
-se não começar com A é supervisionado
NÃO supervisionados:
- Agrupamento (lembrar que também pode ser chamado de Clustering)
- Associação
Supervisionados:
- Classificação
- Regressão
- Detecção de desvios
NÃO SUPERVISIONADO = O aprendizado não supervisionado é um ramo do Machine Learning que aprende com dados de teste que não foram rotulados, classificados ou categorizados previamente. Em vez de responder à programação de um operador, o aprendizado não supervisionado identifica semelhanças nos dados e reage com base na presença ou ausência de tais semelhanças em cada novo dado.
Agrupamento = não supervisionado
Classificação = supervisionado
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como você vai classificar algo sem grupos predefinidos?
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É O CONTRARIO.
#17 DIAS FORA. VAMOS SER POLICIAIS JUDICIÁRIOS!!!
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Tipos de Técnicas:
ASSOCIAÇÃO
PADRÕES SEQUENCIAIS
CLASSIFICAÇÃO
- Identificar os atributos de um determinado grupo
bizu: Classificar grupo
ANALISE DE AGRUPAMENTOS ( Clustering )
- Buscar classificar casos:
1- pessoas
2- coisas
3- eventos
Bons estudos!