Geral Múltipla Escolha

Você foi contratado para o posto de cientista de dados, para compor uma equipe, que atualmente já trabalha com dados, mas não possui experiência em aprendizagem de máquina. Um das suas primeiras tarefas designadas, foi planejar um modelo de aprendizagem de máquina que consiga agrupar os clientes de um site de venda online em grupos de interesse. As informações de navegação dos clientes no site foram coletadas e partir dessas informações devem ser criados os agrupamentos de clientes. Utilizando os seus conhecimentos de aprendizagem de máquina e sabendo que a sua equipe dispõe de capacidade de processamento e dados em abundância, você recomendaria a utilização de:

Você foi contratado para o posto de cientista de dados, para compor uma equipe, que atualmente já trabalha com dados, mas não possui experiência em aprendizagem de máquina. Um das suas primeiras tarefas designadas, foi planejar um modelo de aprendizagem de máquina que consiga agrupar os clientes de um site de venda online em grupos de interesse. As informações de navegação dos clientes no site foram coletadas e partir dessas informações devem ser criados os agrupamentos de clientes. Utilizando os seus conhecimentos de aprendizagem de máquina e sabendo que a sua equipe dispõe de capacidade de processamento e dados em abundância, você recomendaria a utilização de:

  1. um classificador bayes…
  2. um modelo do tipo k-Means

Resolução completa

Explicação passo a passo

B
Alternativa B

Resposta Direta

A alternativa correta é a B.

Por quê?

  • O problema é de agrupamento de clientes (clustering), que é um tipo de aprendizado não supervisionado.
  • O k-Means é um algoritmo clássico de clustering, usado justamente para agrupar dados sem rótulos prévios.
  • A alternativa A (classificador bayesiano) é para aprendizado supervisionado, o que não se aplica ao cenário.

Conclusão

Portanto, a resposta correta é a alternativa B.

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