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Respostas
No contexto da aprendizagem de máquina, pode-se aplicar o aprendizado por reforço, pois, a cada ação da mão perfuradora, recompensa-se ou pune-se a fim de que tenha um padrão para o encontro de combustível. Isso significa que a máquina aprende a partir de tentativa e erro, recebendo feedbacks positivos ou negativos a cada ação realizada. Dessa forma, a máquina pode aprender a encontrar combustível de forma mais eficiente. Os algoritmos de regressão linear e regressão logística também poderiam ser utilizados nesse contexto, mas os dados deveriam ser devidamente mapeados. O aprendizado não supervisionado também poderia ser aplicado, mas seria necessário garantir a eficácia do procedimento.
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