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Leia os textos a seguir:

Texto I

“Deep Learning ou Aprendizado Profundo

Deep Learning segue a linha das técnicas de Aprendizado de Máquina e Redes Neurais Artificias, e vem sendo utilizado em diversas áreas de estudos como: Reconhecimento de imagens, de áudio, de caracteres e para o reconhecimento facial. Hoje, grandes corporações têm utilizado dessa técnica em seus projetos [...].

O Deep Learning surgiu como o paradigma que trata a dificuldade de arquiteturas frequentemente utilizadas, as RNAs ou máquina de vetores de suporte (SVM, do inglês Support Vector Machine), que possuem alta dimensão de dados. Esta é proporcional ao volume em que os dados são inseridos, sendo mais difundidos quanto maior a dimensionalidade (ARNOLD et al., 2011).” (PACHECO, 2018, p. 34-49).

Texto II

O Deep Learning está presente na Inteligência Artificial (IA) e vem sendo utilizado para que os sistemas computacionais se tornem, assim, cada vez mais potentes, ou seja, mais inteligentes e capazes de solucionarem questões complexas.

Fonte: PACHECO, C. A. R. Deep Learning: Conceitos e Utilização nas Diversas Áreas do Conhecimento. Revista Ada Lovelace, n. 2, p. 34-49, 2018, p. 41. Disponível em: anais.unievangelica.edu.br/index.php/adalovelace/article/view/4132. Acesso em: 06 mar. 2023.

Considerando as reflexões apresentadas, assinale a opção correta.

Grupo de escolhas da pergunta

Utilizar o Deep Learning (DL) na Inteligência Artificial é um pouco diferente do uso do Machine Learning (ML). Enquanto o ML aprende sozinha, no DP é preciso ensinar a máquina a partir de redes neurais profundas, algoritmos e processos.

Utilizando o Deep Learning é possível fazer com que um sistema computacional se torne inteligente, pois ele foi a primeira subcategoria utilizada na Inteligência Artificial, sendo uma técnica percursora no que diz respeito ao aprendizado de máquina.

Ao utilizar o Deep Learning em um sistema computacional inteligente não se faz necessário ensinar a máquina, como no Machine Learning, pois ela utiliza redes neurais profundas e algoritmos para que possa, sozinha, descobrir a solução para o problema.

Utilizando o Deep Learning, os engenheiros de software que buscam aprimorar a Inteligência Artificial precisam entender que essa apropriação é menos avançada que o machine learning, pois ainda não há muitos estudos que fortalecem essa área.

Ao utilizar o Deep Learning em um software que tem a intenção de se tornar inteligente, faz-se então necessária a aplicação de alguns processos, como: aprendizado supervisionado, aprendizado por reforço e, até mesmo, o aprendizado não supervisionado.