O agrupamento é considerado uma técnica de aprendizado não supervisionado. O aprendizado é a capacidade de um agente melhorar sua performance com b...
O agrupamento é considerado uma técnica de aprendizado não supervisionado. O aprendizado é a capacidade de um agente melhorar sua performance com base em experiências passadas. Sobre o aprendizado e a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado, assinale a alternativa correta.
A.
O aprendizado supervisionado se preocupa em dividir os dados em clusters únicos, enquanto o não supervisionado se preocupa em dividi-los em clusters de forma hierárquica.
B.
O aprendizado supervisionado separa os dados em grupos conforme a densidade de uma vizinhança, delimitando os grupos de acordo com espaços menos densos. Já o aprendizado não supervisionado é uma abordagem que separa os dados em grupos hierárquicos.
C.
O aprendizado supervisionado conta com um conjunto de dados em que já temos uma resposta correta esperada, chamada de rótulo, e treinamos nosso modelo com esses dados. Já para o aprendizado não supervisionado, não temos nenhuma indicação da saída esperada para a função de nosso modelo.
💡 3 Respostas
Ed 
A alternativa correta é a letra C: "O aprendizado supervisionado conta com um conjunto de dados em que já temos uma resposta correta esperada, chamada de rótulo, e treinamos nosso modelo com esses dados. Já para o aprendizado não supervisionado, não temos nenhuma indicação da saída esperada para a função de nosso modelo." No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados que já possuem uma resposta correta esperada. Já no aprendizado não supervisionado, não há rótulos nos dados e o modelo deve encontrar padrões e estruturas por conta própria. O agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado que tem como objetivo encontrar grupos ou clusters de dados com características semelhantes.
Eduardo Gomes
O aprendizado supervisionado conta com um conjunto de dados em que já temos uma resposta correta esperada, chamada de rótulo, e treinamos nosso modelo com esses dados. Já para o aprendizado não supervisionado, não temos nenhuma indicação da saída esperada para a função de nosso modelo.
Eu
C. O aprendizado supervisionado conta com um conjunto de dados em que já temos uma resposta correta esperada, chamada de rótulo, e treinamos nosso modelo com esses dados. Já para o aprendizado não supervisionado, não temos nenhuma indicação da saída esperada para a função de nosso modelo.
A grande diferença entre o aprendizado supervisionado e o não supervisionado é que, para o primeiro, nossos dados são rotulados e, para o segundo, não temos nenhum rótulo de saída para os dados.
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