Entre todos os tipos de aprendizagem, um deles pode ser considerado como a mais recente fronteira do aprendizado de Machine Learning. Este algoritmo aprende por tentativa e erro, para alcançar um objetivo claro, tentando diferentes soluções e sendo recompensado ou penalizado, dependendo de se seus comportamentos o ajudam ou impedem de alcançar seu objetivo.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre Machine Learning, pode-se afirmar que este tipo de aprendizagem é chamado de:
A
Aprendizagem por Associação.
B
Aprendizagem Supervisionada.
C
Aprendizagem por Reforço.
D
Aprendizagem Não Supervisionada.
E
Aprendizagem Semi-Supervisionada.
Analisando as opções fornecidas, o tipo de aprendizagem descrito, onde um algoritmo aprende por tentativa e erro, sendo recompensado ou penalizado com base em seus comportamentos para alcançar um objetivo claro, é chamado de Aprendizagem por Reforço. Portanto, a resposta correta é a opção C) Aprendizagem por Reforço.
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