O aprendizado supervisionado pode ser dividido em duas grandes categorias: algoritmos de regressão e algoritmos de classificação. Ambos são amplame...

O aprendizado supervisionado pode ser dividido em duas grandes categorias: algoritmos de regressão e algoritmos de classificação. Ambos são amplamente utilizados nas práticas de Machine Learning, cabendo ao analista de dados a escolha correta de acordo com os dados que estejam sob análise. Assim, caso um analista tenha um montante de dados com estrutura decisória do tipo "sim" e não", espera-se que ele utilize o método A) classificatório, já que as variáveis de entrada são discretas, o que permite um aprendizado condizente com o esperado. B) de classificação, pois os dados de entrada oscilam entre um intervalo específico, definido pelas próprias variáveis. C) de regressão, já que as variáveis que alimentam a IA são discretas, possibilitando uma análise assertiva dos dados. D) regressivo, uma vez que os valores de entrada - por serem contínuos - são os mais adequados a este cenário. E) de regressão, já que não existe intervalo entre os valores de entrada, ou seja, os valores das variáveis são discretos.