Questão 12 – Explique as principais diferenças existentes entre o Perceptron e o Adaline.

O Perceptron e o Adaline são algoritmos de aprendizado de máquina que pertencem à família de redes neurais artificiais. Ambos são usados para classificação binária, ou seja, para separar dados em duas classes distintas. No entanto, existem algumas diferenças importantes entre eles: 1. Função de ativação: O Perceptron usa uma função de ativação degrau, enquanto o Adaline usa uma função de ativação linear. 2. Aprendizado supervisionado: O Perceptron usa um algoritmo de aprendizado supervisionado simples, enquanto o Adaline usa um algoritmo de aprendizado supervisionado baseado no método dos mínimos quadrados. 3. Convergência: O Perceptron converge para uma solução se os dados são linearmente separáveis, enquanto o Adaline converge para uma solução mesmo se os dados não são linearmente separáveis. 4. Sensibilidade a outliers: O Perceptron é sensível a outliers, enquanto o Adaline é menos sensível a outliers. Em resumo, o Perceptron é mais simples e rápido, mas é menos robusto e preciso do que o Adaline. O Adaline é mais preciso e robusto, mas é mais lento e complexo do que o Perceptron.