“Machine Learning atualmente é considerada como uma subárea da Inteligência Artificial, e nós devemos diferenciá-la dos métodos de Inteligência Artificial (IA) que lidam com problemas de busca, agentes inteligentes e resolução de problemas, como por exemplo fazer com que o computador consiga definir a melhor jogada em uma partida de xadrez ou encontrar a saída de um labirinto.” (Material impresso da Aula 1 – Tema 2).
Sobre ML é correto afirmar:
Nota: 10.0
A
Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem pode ser automatizado à medida que novos exemplos são identificados e apresentados ao algoritmo.
B
Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, utilizando o conhecimento armazenado, permitindo novas conclusões, durante a comunicação.
C Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem não depende de visão computacional ligada as estruturas de busca mas sim buscas em sistemas especialistas.
D Machine Learning não pode ser totalmente compreendida uma vez que técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, ainda não são conhecidas, nem mesmo durante a comunicação.
A
Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem pode ser automatizado à medida que novos exemplos são identificados e apresentados ao algoritmo.
B
Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, utilizando o conhecimento armazenado, permitindo novas conclusões, durante a comunicação.
C Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem não depende de visão computacional ligada as estruturas de busca mas sim buscas em sistemas especialistas.
D Machine Learning não pode ser totalmente compreendida uma vez que técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, ainda não são conhecidas, nem mesmo durante a comunicação.
Respostas
Ed 
ano passado
Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre Machine Learning (ML): A) Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem pode ser automatizado à medida que novos exemplos são identificados e apresentados ao algoritmo. - Esta afirmação é verdadeira, pois um dos principais benefícios do ML é a capacidade de aprender com novos dados automaticamente. B) Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, utilizando o conhecimento armazenado, permitindo novas conclusões, durante a comunicação. - Essa afirmação é um pouco confusa, pois ML não é exatamente sobre "raciocínio líquido", mas sim sobre aprender a partir de dados. C) Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem não depende de visão computacional ligada às estruturas de busca, mas sim buscas em sistemas especialistas. - Essa afirmação é incorreta, pois ML pode ser aplicado em visão computacional, e a afirmação não reflete corretamente a natureza do aprendizado de máquina. D) Machine Learning não pode ser totalmente compreendida uma vez que técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, ainda não são conhecidas, nem mesmo durante a comunicação. - Essa afirmação é falsa, pois ML é uma área bem definida e em constante evolução, com várias técnicas conhecidas. Após essa análise, a alternativa correta é: A. Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem pode ser automatizado à medida que novos exemplos são identificados e apresentados ao algoritmo.
Ainda não achou a resposta?
- Integrado com os principais modelos de IA do mercado
- Respostas em segundos
- IA treinada para estudantes brasileiros.
Evolua sua forma de estudarCadastre-se ou realize login
Ed
há 2 anos
A questão afirma que "Machine Learning atualmente é considerada como uma subárea da Inteligência Artificial". Em seguida, apresenta algumas afirmações sobre Machine Learning. Vamos analisar as opções: A) Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem pode ser automatizado à medida que novos exemplos são identificados e apresentados ao algoritmo. - Esta afirmação está correta, pois uma das vantagens do Machine Learning é a capacidade de aprender com novos exemplos de forma automatizada. B) Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, utilizando o conhecimento armazenado, permitindo novas conclusões, durante a comunicação. - Esta afirmação não está correta, pois a definição de Machine Learning não se refere a "raciocínio líquido" ou à obtenção de novas conclusões durante a comunicação. C) Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem não depende de visão computacional ligada às estruturas de busca, mas sim buscas em sistemas especialistas. - Esta afirmação está incorreta, pois o processo de aprendizagem em Machine Learning não está relacionado a buscas em sistemas especialistas. D) Machine Learning não pode ser totalmente compreendida uma vez que técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido ainda não são conhecidas, nem mesmo durante a comunicação. - Esta afirmação está incorreta, pois existem técnicas e métodos conhecidos em Machine Learning que permitem às máquinas aprender e melhorar seu desempenho. Portanto, a opção correta é: A) Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem pode ser automatizado à medida que novos exemplos são identificados e apresentados ao algoritmo.
Ainda com dúvidas?
Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!
Essa pergunta também está no material:
Mais perguntas desse material
Questão 4/10 - Inteligência Artificial Aplicada
A figura acima mostra um modelo de árvore de decisão aplicado a um conjunto de dados.
Valendo-se dos seus conhecimentos de aprendizagem de máquina e de modelos de árvores de decisão, podemos afirmar que o campo samples na raiz e nas folhas indicam respectivamente:
Nota: 10.0
A o total de amostras do conjunto e o total de amostras de um agrupamento final
B o total de amostras do conjunto e o total de amostras de uma classe
C o total de amostras de treino e o total de amostras de uma classe
D metade das amostras do conjunto e o total de amostras de uma classe
E o total de amostras que o modelo suporta e o total de amostras de uma classe
A o total de amostras do conjunto e o total de amostras de um agrupamento final
B o total de amostras do conjunto e o total de amostras de uma classe
Mais conteúdos dessa disciplina
Desafio profissional fruticultura- Pesquisa Operacional AVA 1
- IA - Inteligência Artificial
- IA - Inteligência Artificial
- IA - Inteligência Artificial
- IA - Inteligência Artificial
- IA - Inteligência Artificial
- Loops em Processamento de Imagens
- Inteligência Artificial e Sociedade
- (31)994408961- RESOLVIDO- ESTRUTURAS_DE_REPETICAO
- Introduction_to_robotics_mechanics_and_control - REVIEW
- Documentos para Colação de Grau
- Técnicas Operacionais de Inteligência
- Garantir a total desregulamentação das relações público-privadas. Modelos de remuneração baseados em valor vêm ganhando destaque no setor. A digitaliz
- Garantir a total desregulamentação das relações público-privadas. Modelos de remuneração baseados em valor vêm ganhando destaque no setor. A digitaliz
- 4 Aprendizado Supervisionado O Aprendizado Supervisionado é uma abordagem poderosa para construção de modelos que, com base em exemplos históricos, fa
- 1 Aprendizado de Máquina Sistemas de aprendizado de máquina associam recursos computacionais, inteligência artificial, dados e outros elementos que se
- há um equipamento projetado para realizar testes em veículos, como potência e torque, consumo, fator lambda, simulação de subidas e descidas, adequaçã
- Há um equipamento projetado para realizar testes em veículos, como potência e torque, consumo, fator lambda, simulação de subidas e descidas, adequaçã
- Otimizar um modelo é uma etapa importante em projetos de ciência de dados. A respeito da otimização de modelos preditivos, é correto afirmar que: ...
- Com base Ciclo de Inteligência Competitiva, considere as afirmações a seguir e marque a resposta. I. Identificação das necessidades. II. Coleta de dad
- Questão 09 A história da Inteligência Artificial (IA) teve períodos de grande entusiasmo e também de desilusão. Um desses períodos de desilusão é conh
- quais são os papeis de inteligência artificial
- Qual estratégia é mais eficiente para fidelizar clientes em uma agência de viagens?? Cobrar taxas menores que a concorrência. Oferecer descontos em to
- As teorias da interpretação jurídica compreendem os seguintes enunciados: Pregunta 18Seleccione una: a. Formal e informal. b. Cognitiva, cética e...
- Visitando certa cidade, João afirmou que: “Todos os táxis desta cidade são brancos”. A negação lógica da afirmação de João é: (A) Nenhum táxi desta ci
- QUESTIONÁRIO I – PROGRAMAÇÃO ORIENTADA A OBJETOS I
- Exercício de Fixação 2.3