A aplicação do aprendizado de máquina tem revolucionado diversas áreas, proporcionando avanços significativos em setores como saúde, finanças e segurança da informação. No entanto, sua implementação envolve desafios, como a necessidade de grandes volumes de dados e a interpretação dos modelos preditivos.


Uma instituição financeira que opera internacionalmente tem enfrentado um crescimento significativo no número de fraudes em transações online. Para mitigar esses riscos, a equipe de ciência de dados da empresa busca implementar um modelo de aprendizado de máquina capaz de identificar padrões de comportamento suspeitos em tempo real, reduzindo perdas financeiras sem impactar negativamente a experiência dos clientes legítimos.


Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. A instituição pode utilizar modelos supervisionados e não supervisionados para classificar transações fraudulentas, analisando variáveis como valor da compra, localização geográfica e recorrência de operações suspeitas.

PORQUE

II. A capacidade dos algoritmos de aprendizado de máquina de processar grandes volumes de dados em tempo real permite não apenas detectar anomalias, mas também adaptar-se a novos padrões de fraude sem necessidade de regras manuais fixas.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.