A respeito do Aprendizado de Máquina (AM), não é correto afirmar: É definido como “Diz – se que um programa de computador aprende a partir da exper...

A respeito do Aprendizado de Máquina (AM), não é correto afirmar:
É definido como “Diz – se que um programa de computador aprende a partir da experiência E com respeito a algumas classes de tarefas T e uma dada medida de desempenho P se o seu desempenho nas tarefas T, medidas por P, melhorarem com a experiência E.”.
No aprendizado não supervisionado o sistema irá receber um conjunto de dados rotulados, onde cada um desses dados é representado por um conjunto de atributos e pelo valor da classe à qual o dado pertence.
Em relação ao modo como os algoritmos aprendem, os sistemas que empregam aprendizado de máquina são divididos em: supervisionado, não supervisionado, semi–supervisionado e por reforço.
O aprendizado semi–supervisionado se baseia entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.
Os sistemas de aprendizado de máquina possuem características próprias que permitem uma classificação não exclusiva deles em função da linguagem de descrição, tipo de aprendizado, paradigma de aprendizado, formas e tarefas de aprendizado.
É muito utilizado em diversas aplicações de reconhecimento e tradução de textos, assistentes, programas de reconhecimento facial, sistemas de segurança etc.
Permite que modelos computacionais sejam compostos por várias camadas de processamento e aprendam representações de dados com vários níveis de abstração.
Pode ser empregado para classificação de doenças na área médica.
Tem por objetivo fazer com que a máquina reconheça e separe os dados e aloque-os de acordo com a sua similaridade.