O aprendizado de máquina se manifesta de maneiras distintas, cada uma adequada para diferentes tipos de problemas e conjuntos de dados, esses difer...

O aprendizado de máquina se manifesta de maneiras distintas, cada uma adequada para diferentes tipos de problemas e conjuntos de dados, esses diferentes tipos de aprendizado de máquina são combinados para criar soluções mais robustas e abrangentes. Relacione abaixo os três tipos principais de aprendizado com seu significado: ( ) Aprendizado supervisionado. ( ) Aprendizado não supervisionado. ( ) Aprendizado por reforço. ( ) Lida com dados que não estão rotulados. Os algoritmos tentam encontrar padrões ou estruturas intrínsecas nos dados sem a orientação de um resultado específico. ( ) Os modelos são treinados usando um conjunto de dados rotulado. Isso significa que cada exemplo no conjunto de dados é composto de entradas e a saída desejada correspondente. ( ) Exemplos incluem algoritmos de Q-learning e redes neurais profundas utilizadas em sistemas como o AlphaGo. ( ) O modelo, ou agente, aprende a tomar decisões por meio de tentativas e erros. O agente executa ações em um ambiente e recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades. Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas acima: a. 1, 2, 3, 3. b. 2, 1, 3, 3. c. 3, 2, 1, 1. d. 1, 3, 2, 2. e. 2, 3, 1, 1.