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Em análise de dados, temos sistemas computacionais especialmente elaborados para realizar tarefas, como os sistemas de aprendizado de máquina, que ...

Em análise de dados, temos sistemas computacionais especialmente elaborados para realizar tarefas, como os sistemas de aprendizado de máquina, que conseguem aprender a partir de uma determinada experiência ou conjunto de dados para melhorar a performance, detectar padrões, perceber anomalias ou realizar comparações, conforme a necessidade. Sobre os sistemas de aprendizado de máquina, assinale alternativa que apresenta a principal questão que difere o aprendizado supervisionado do não-supervisionado, além da presença ou ausência do treinamento humano: a. Perfil das variáveis. b. Utilização de rótulos. c. Aprendizado por reforço. d. Desenvolvedor humano. e. Quantidade de dados.

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A alternativa que apresenta a principal questão que difere o aprendizado supervisionado do não-supervisionado, além da presença ou ausência do treinamento humano, é a letra b) Utilização de rótulos. No aprendizado supervisionado, os dados de treinamento são rotulados, ou seja, cada exemplo é acompanhado de uma resposta correta, enquanto no aprendizado não supervisionado, os dados não possuem rótulos e o sistema precisa encontrar padrões e estruturas por conta própria.

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