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O aprendizado de máquina se manifesta de maneiras distintas, cada uma adequada para diferentes tipos de problemas e conjuntos de dados, esses diferentes tipos de aprendizado de máquina são combinados para criar soluções mais robustas e abrangentes.
Relacione abaixo os três tipos principais de aprendizado com seu significado:
( 1 ) Aprendizado supervisionado.
( 2 ) Aprendizado não supervisionado.
( 3 ) Aprendizado por reforço.
( ) Lida com dados que não estão rotulados. Os algoritmos tentam encontrar padrões ou estruturas intrínsecas nos dados sem a orientação de um resultado específico. ( ) Os modelos são treinados usando um conjunto de dados rotulado. Isso significa que cada exemplo no conjunto de dados é composto de entradas e a saída desejada correspondente. ( ) Exemplos incluem algoritmos de Q-learning e redes neurais profundas utilizadas em sistemas como o AlphaGo. ( ) O modelo, ou agente, aprende a tomar decisões por meio de tentativas e erros. O agente executa ações em um ambiente e recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades.
Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas acima:
a. 3, 2, 1, 1.
b. 1, 2, 3, 3.
c. 2, 1, 3, 3.
d. 1, 3, 2, 2.
e. 2, 3, 1, 1.
( 1 ) Aprendizado supervisionado.
( 2 ) Aprendizado não supervisionado.
( 3 ) Aprendizado por reforço.
( ) Lida com dados que não estão rotulados. Os algoritmos tentam encontrar padrões ou estruturas intrínsecas nos dados sem a orientação de um resultado específico.
( ) Os modelos são treinados usando um conjunto de dados rotulado. Isso significa que cada exemplo no conjunto de dados é composto de entradas e a saída desejada correspondente.
( ) Exemplos incluem algoritmos de Q-learning e redes neurais profundas utilizadas em sistemas como o AlphaGo.
( ) O modelo, ou agente, aprende a tomar decisões por meio de tentativas e erros. O agente executa ações em um ambiente e recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades.
Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas acima:
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