Os métodos mais adotados de machine learning (aprendizado de máquina) são: I - Aprendizado supervisionado é uma forma de aprendizado de máquina on...
Os métodos mais adotados de machine learning (aprendizado de máquina) são:
I - Aprendizado supervisionado é uma forma de aprendizado de máquina onde os algoritmos aprendem através de exemplos e depois podem fazer previsões com base em um modelo. Por exemplo, aprender a reconhecer uma cadeira com defeito.
II - O aprendizado não-supervisionado é uma forma de aprendizado em que a máquina tenta inferir uma informação com base em uma estrutura conhecida ou características de dados marcados.
III - No aprendizado semi-supervisionado, a máquina aprende com um conjunto de dados rotulados e não rotulados.
Apenas a alternativa I está correta
Apenas a alternativa II está correta
Apenas as alternativas I e II estão corretas
Apenas as alternativas II e III estão corretas
Apenas as alternativas I, II e III estão corretas
I - Aprendizado supervisionado é uma forma de aprendizado de máquina onde os algoritmos aprendem através de exemplos e depois podem fazer previsões com base em um modelo. Por exemplo, aprender a reconhecer uma cadeira com defeito.
II - O aprendizado não-supervisionado é uma forma de aprendizado em que a máquina tenta inferir uma informação com base em uma estrutura conhecida ou características de dados marcados.
III - No aprendizado semi-supervisionado, a máquina aprende com um conjunto de dados rotulados e não rotulados.
Apenas a alternativa I está correta
Apenas a alternativa II está correta
Apenas as alternativas I e II estão corretas
Apenas as alternativas II e III estão corretas
Apenas as alternativas I, II e III estão corretas
💡 1 Resposta
Ed 
A alternativa correta é: "Apenas as alternativas I, II e III estão corretas". Isso porque o aprendizado supervisionado, o aprendizado não-supervisionado e o aprendizado semi-supervisionado são métodos amplamente adotados em machine learning. O aprendizado supervisionado utiliza exemplos para fazer previsões, o aprendizado não-supervisionado infere informações com base em estruturas conhecidas ou características dos dados, e o aprendizado semi-supervisionado utiliza tanto dados rotulados quanto não rotulados para aprender.
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