O Aprendizado de Máquina (AM) - do inglês, Machine Learning - é um subcampo da área de Inteligência Artificial, tem como intuito de criar sistemas ...
O Aprendizado de Máquina (AM) - do inglês, Machine Learning - é um subcampo da área de Inteligência Artificial, tem como intuito de criar sistemas que a partir do fornecimento de dados sejam capazes de tornar os mesmos aptos a aprender (PRATI, 2006 apud MONARD, 2003). A respeito deste, não é correto afirmar:
Os sistemas de aprendizado de máquina possuem características próprias que permitem uma classificação não exclusiva deles em função da linguagem de descrição, tipo de aprendizado, paradigma de aprendizado, formas e tarefas de aprendizado.
Em relação ao modo como os algoritmos aprendem, os sistemas que empregam aprendizado de máquina são divididos em: supervisionado, não supervisionado, semi–supervisionado e por reforço.
No aprendizado não supervisionado o sistema irá receber um conjunto de dados rotulados, onde cada um desses dados é representado por um conjunto de atributos e pelo valor da classe à qual o dado pertence.
O aprendizado semi–supervisionado se baseia entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.
Os sistemas de aprendizado de máquina possuem características próprias que permitem uma classificação não exclusiva deles em função da linguagem de descrição, tipo de aprendizado, paradigma de aprendizado, formas e tarefas de aprendizado.
Em relação ao modo como os algoritmos aprendem, os sistemas que empregam aprendizado de máquina são divididos em: supervisionado, não supervisionado, semi–supervisionado e por reforço.
No aprendizado não supervisionado o sistema irá receber um conjunto de dados rotulados, onde cada um desses dados é representado por um conjunto de atributos e pelo valor da classe à qual o dado pertence.
O aprendizado semi–supervisionado se baseia entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.
💡 1 Resposta
Ed 
A afirmativa incorreta é: "No aprendizado não supervisionado o sistema irá receber um conjunto de dados rotulados, onde cada um desses dados é representado por um conjunto de atributos e pelo valor da classe à qual o dado pertence." No aprendizado não supervisionado, o sistema recebe um conjunto de dados não rotulados, ou seja, não há informações sobre a classe à qual cada dado pertence. O objetivo é encontrar padrões ou estruturas nos dados sem a necessidade de rótulos prévios.
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