Os dois principais elementos dos processos de aprendizagem humana que podem ser usados para compreender os diferentes tipos de modelos de aprendizagem de IA são: 1. Aprendizagem supervisionada: é quando o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, o algoritmo recebe exemplos de entrada e saída esperada para aprender a mapear as entradas para as saídas corretas. 2. Aprendizagem não supervisionada: é quando o modelo é treinado com um conjunto de dados não rotulados, ou seja, o algoritmo recebe apenas exemplos de entrada e deve encontrar padrões e estruturas nos dados por conta própria.
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