Enunciado
No âmbito jurídico, é possível deparar-se com situações em que é necessário identificar decisões judiciais com valores indenizatórios atípicos, sem dispor de um banco de dados pré-classificado como "normal" ou "anômalo".
Para alertar sobre esses casos, sem empregar dados históricos rotulados, a técnica de machine learning mais adequada é:
Alternativas
- A
DBSCAN, para identificar clusters esparsos como potenciais anomalias.
- B
Isolation Forest, para detecção direta de valores atípicos.
- C
K-means, para agrupar decisões por faixas de valor indenizatório.
- D
Autoencoders, para reconstrução de padrões normais e sinalização de desvios.
- E
PCA (Análise de Componentes Principais), para visualização de outliers.
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