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Sobre as diferentes categorias de aprendizado de máquina avalie as seguintes afirmações: I – Os algoritmos de classificação e de regressão fazem ...

Sobre as diferentes categorias de aprendizado de máquina avalie as seguintes afirmações:

I – Os algoritmos de classificação e de regressão fazem parte da categoria de algoritmos de aprendizado supervisionado.
II – Os algoritmos de aprendizado supervisionado buscam identificar estruturas inerentes ao conjunto de dados.
III – O que diferencia os algoritmos de aprendizado por reforço dos algoritmos de aprendizado não-supervisionado é que no aprendizado por reforço os dados nunca são explicitamente relacionados com os seus rótulos.
IV – O aprendizado não-supervisionado é utilizado para encontrar padrões em dados não rotulados.
V – É possível utilizar técnicas de aprendizado não-supervisionado para pré-processamento de dados.
Dentre essas afirmações estão CORRETAS:

I – Os algoritmos de classificação e de regressão fazem parte da categoria de algoritmos de aprendizado supervisionado.
II – Os algoritmos de aprendizado supervisionado buscam identificar estruturas inerentes ao conjunto de dados.
III – O que diferencia os algoritmos de aprendizado por reforço dos algoritmos de aprendizado não-supervisionado é que no aprendizado por reforço os dados nunca são explicitamente relacionados com os seus rótulos.
IV – O aprendizado não-supervisionado é utilizado para encontrar padrões em dados não rotulados.
V – É possível utilizar técnicas de aprendizado não-supervisionado para pré-processamento de dados.
A) I, II e IV
B) Todas
C) II, III e V
D) I, IV e V
E) Todas, exceto V

Essa pergunta também está no material:

Apol2 - Big Data
6 pág.

Big Data Universidade Federal do ParanáUniversidade Federal do Paraná

💡 1 Resposta

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A resposta correta é a alternativa D) I, IV e V. I - Os algoritmos de classificação e de regressão fazem parte da categoria de algoritmos de aprendizado supervisionado. IV - O aprendizado não-supervisionado é utilizado para encontrar padrões em dados não rotulados. V - É possível utilizar técnicas de aprendizado não-supervisionado para pré-processamento de dados.

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