Considere as duas situações a seguir.
Situação 1
Um órgão do governo está lidando com um grande conjunto de dados contendo informações sobre as declarações fiscais
históricas dos cidadãos, bem como erros e discrepâncias que tenham eventualmente sido encontrados nessas declarações. O órgão deseja desenvolver um modelo que possa prever se uma nova declaração fiscal provavelmente contém erros ou discrepâncias, auxiliando na identificação de casos potenciais para investigação adicional.
Situação 2
O departamento de transporte de uma cidade tem acesso a uma grande quantidade de imagens de câmeras de tráfego e
deseja entender padrões e pontos de congestionamento na rede viária da cidade, sem categorias ou rótulos predefinidos.
Os modelos que endereçam a situação 1 e a situação 2 são:
O gerente de produção de uma grande indústria automobilística precisa avaliar o impacto de diferentes cenários de produção em resposta a flutuações na demanda do mercado. Para isso, ele utiliza um sistema que permite a simulação de diversos cenários, incorporando variáveis como custo de matérias-primas, capacidade de mão de obra e tempo de produção. Esse sistema facilita a visualização de resultados potenciais através de gráficos e relatórios detalhados.
O tipo de sistema projetado especificamente para esse fim é o
