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Respostas
A resposta correta é a alternativa c: 2, 1, 3, 3. (1) Aprendizado supervisionado: 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. (2) Aprendizado não supervisionado: Lida com dados que não estão rotulados. Os algoritmos tentam encontrar padrões ou estruturas intrínsecas nos dados sem a orientação de um resultado específico. (3) Aprendizado por reforço: 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. Exemplos incluem algoritmos de Q-learning e redes neurais profundas utilizadas em sistemas como o AlphaGo.
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