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O aprendizado de máquina é uma área da tecnologia da informação que tem sido amplamente desenvolvida nos últimos anos. Ela é responsável pela criaç...

O aprendizado de máquina é uma área da tecnologia da informação que tem sido amplamente desenvolvida nos últimos anos. Ela é responsável pela criação de algoritmos que aprendem através da experiência e, para isso, o algoritmo deve reconhecer padrões. Ele é utilizado por conseguir resolver problemas complexos e com quantidade elevada de dados. Dessa forma, a máquina passa a realizar testes e buscar soluções para os problemas apresentados, tentando se aproximar cada vez mais da solução esperada, de forma autônoma. Para que isso seja possível, conceitos de diversas outras áreas são utilizados, como, por exemplo, a estatística, a biologia, entre outras. LENZ, Maikon Lucian. Fundamentos de Aprendizagem de Máquina. Porto Alegre: SAGAH, 2020. Diante disso, considere a situação apresentada a seguir. Hélio é um profissional conceituado de Sistemas de Informação e de aprendizagem de máquina. Ele está criando um algoritmo baseado em aprendizado de máquina, visando detectar e filtrar mensagens de e-mail tipo spam, orientadas para a classificação de dados. Considerando o processo de realização deste algoritmo, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Na implementação do algoritmo, Hélio constatou que a rotulação de e-mail, como sendo do tipo spam, é uma dificuldade do ramo de inteligência artificial, especialmente, da área de aprendizado de máquina. PORQUE II. Hélio percebeu que não existe uma norma própria para determinar qual mensagem de e-mail pode ser rotulada como spam ou qual e-mail não pode ser considerado mensagem spam.

Respostas

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As asserções I e II são verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I. A rotulação de e-mails como spam é um problema complexo na área de aprendizado de máquina, pois não existe uma norma única para determinar quais mensagens de e-mail podem ser rotuladas como spam e quais não podem. Isso ocorre porque os spammers estão sempre criando novas técnicas para burlar os filtros de spam existentes, o que torna difícil a criação de um algoritmo que possa detectar todas as mensagens de spam com precisão. Portanto, a asserção I é verdadeira. A asserção II é uma justificativa correta da I, pois a falta de uma norma única para rotular mensagens de e-mail como spam é um dos principais motivos pelos quais a rotulação de e-mails como spam é uma dificuldade na área de aprendizado de máquina.

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