Geral Múltipla Escolha

O ser humano tem enorme facilidade em agrupar ou similaridade, e classificar coisas. Por conta disso, problemas de classificação são muito frequentes no mundo, mais frequentes que problemas de regressão. Fornecemos alguns exemplos de aplicação de métodos de classificação no mundo dos negócios. Dentre esses exemplos, encontramos:

O ser humano tem enorme facilidade em agrupar ou similaridade, e classificar coisas. Por conta disso, problemas de classificação são muito frequentes no mundo, mais frequentes que problemas de regressão. Fornecemos alguns exemplos de aplicação de métodos de classificação no mundo dos negócios. Dentre esses exemplos, encontramos:

  1. A Netflix usa classificadores para recomendar filmes. Para o valor desse tipo de aplicação é que, quanto mais filmes assistidos, maior será a sua receita;
  2. Facebook usa classificadores para recomendar novas amizades para a nossa rede de relacionamento. Para o valor desse tipo de aplicação é que, quanto maior nossa rede de relacionamento, maior será a sua receita;
  3. Um banco de varejo usa classificadores para detectar se uma operação com cartão de débito ou crédito é ou não uma operação fraudulenta. Para o valor dessa aplicação é que, quanto antes operações fraudulentas forem detectadas, mais rapidamente o banco pode agir para impedir perdas suas clientes e para si próprio;
  4. Uma concessionária de distribuição de energia elétrica usa classificadores para identificar casos potenciais de roubo de energia elétrica. Para as concessionárias de energia elétrica, o valor dessa aplicação é evitar prejuízo ou turno de energia
  5. I e IV apenas.

Resolução completa

Explicação passo a passo

B
Alternativa B

Alternativa B - I, II, III e IV.

Esta questão aborda a aplicação prática de algoritmos de Classificação no contexto de inteligência artificial e ciência de dados nos negócios. Todas as situações descritas são exemplos clássicos onde modelos preditivos categorizam dados para gerar valor econômico ou operacional.

Análise das Afirmações

Para determinar a resposta correta, vamos analisar cada cenário apresentado:

  • Item I (Netflix): Recomendar filmes é um problema de classificação (ou recomendação baseada em classificação). O sistema classifica o conteúdo como "relevante" ou "não relevante" para o usuário. Quanto mais visualizações, maior o engajamento e a receita. Correto.
  • Item II (Facebook): Recomendar amigos utiliza classificadores para prever conexões prováveis entre usuários. Uma rede social mais densa e conectada aumenta o valor da plataforma e sua receita publicitária. Correto.
  • Item III (Bancos/Detecção de Fraude): Detectar se uma transação é fraudulenta ou legítima é o exemplo mais tradicional de classificação binária em segurança financeira. A rapidez na identificação evita perdas diretas. Correto.
  • Item IV (Concessionárias/Energia): Identificar "gatos" (roubo de energia) envolve classificar padrões de consumo anômalos. Isso previne prejuízos financeiros e riscos de incêndio/segurança pública. Correto.

Conclusão

Como todos os exemplos listados representam aplicações válidas e bem-sucedidas de métodos de classificação no mercado atual, a única alternativa que contempla todas elas é a letra B.

CenárioTipo de AplicaçãoObjetivo Principal
NetflixRecomendaçãoEngajamento e Receita
FacebookConexões SociaisCrescimento da Rede
BancosDetecção de FraudeSegurança Financeira
EnergiaIdentificação de PerdasPrevenção de Prejuízo

Alternativa B.

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