Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado em machine learning?

A) Supervisionado requer rótulos para os dados de treinamento, não supervisionado não
B) Supervisionado não requer rótulos para os dados de treinamento, não supervisionado requer
C) Não existe diferença entre eles
D) Ambos são baseados em regras pré-definidas

Question

Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado em machine learning?

A) Supervisionado requer rótulos para os dados de tr...

Ed · Answer

Vamos analisar as alternativas:

A) Supervisionado requer rótulos para os dados de treinamento, não supervisionado não - Esta afirmação está correta. No aprendizado supervisionado, os dados de treinamento têm rótulos, enquanto no não supervisionado, os dados não têm rótulos.

B) Supervisionado não requer rótulos para os dados de treinamento, não supervisionado requer - Esta afirmação está incorreta, pois inverte os conceitos.

C) Não existe diferença entre eles - Esta afirmação está incorreta, pois há uma diferença clara entre os dois tipos de aprendizado.

D) Ambos são baseados em regras pré-definidas - Esta afirmação é imprecisa, pois o aprendizado não supervisionado não se baseia em regras pré-definidas.

Portanto, a alternativa correta é: **A) Supervisionado requer rótulos para os dados de treinamento, não supervisionado não.**

Inteligência Artificial

Como implementar algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) em C_

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Qual é uma biblioteca popular em C para implementar algoritmos de aprendizado de máquina?

A) numpy
B) scikit-learn
C) TensorFlow
D) mlpack

Qual é a função principal do algoritmo de regressão linear em machine learning?

A) Classificação
B) Previsão de valores contínuos
C) Redução de dimensionalidade
D) Clusterização

Qual das seguintes etapas não faz parte do processo de pré-processamento de dados em machine learning?

A) Normalização dos dados
B) Tratamento de dados ausentes
C) Seleção do algoritmo de aprendizado
D) Codificação de variáveis categóricas

Qual é a técnica usada para avaliar a performance de um modelo de machine learning em C?

A) Curva ROC
B) Precisão-Recall
C) Validação cruzada
D) Regressão logística

Qual é a função do algoritmo k-means no contexto de machine learning?

A) Classificação
B) Regressão
C) Clusterização
D) Redução de dimensionalidade

Qual é a métrica comum usada para avaliar a performance de modelos de classificação em machine learning?

A) RMSE - Erro Quadrático Médio
B) MAE - Erro Médio Absoluto
C) Precisão
D) R-quadrado

Em machine learning, o que é a função de custo?

A) Mede o quão bem o modelo está se ajustando aos dados de treinamento
B) Mede o nível de complexidade do modelo
C) É utilizada para calcular as probabilidades das classes
D) Define a taxa de aprendizado do algoritmo

Qual é a técnica usada para lidar com o desbalanceamento de classes em problemas de classificação?

A) Oversampling
B) Undersampling
C) SMOTE
D) Todas as opções acima

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Qual das seguintes etapas não faz parte do processo de pré-processamento de dados em machine learning?A) Normalização dos dadosB) Tratamento de dados ausentesC) Seleção do algoritmo de aprendizadoD) Codificação de variáveis categóricas

Qual é a técnica usada para avaliar a performance de um modelo de machine learning em C?A) Curva ROCB) Precisão-RecallC) Validação cruzadaD) Regressão logística

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Qual é a métrica comum usada para avaliar a performance de modelos de classificação em machine learning?A) RMSE - Erro Quadrático MédioB) MAE - Erro Médio AbsolutoC) PrecisãoD) R-quadrado

Em machine learning, o que é a função de custo?A) Mede o quão bem o modelo está se ajustando aos dados de treinamentoB) Mede o nível de complexidade do modeloC) É utilizada para calcular as probabilidades das classesD) Define a taxa de aprendizado do algoritmo

Qual é a técnica usada para lidar com o desbalanceamento de classes em problemas de classificação?A) OversamplingB) UndersamplingC) SMOTED) Todas as opções acima

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A) Curva ROC
B) Precisão-Recall
C) Validação cruzada
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B) Regressão
C) Clusterização
D) Redução de dimensionalidade

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A) RMSE - Erro Quadrático Médio
B) MAE - Erro Médio Absoluto
C) Precisão
D) R-quadrado

Em machine learning, o que é a função de custo?

A) Mede o quão bem o modelo está se ajustando aos dados de treinamento
B) Mede o nível de complexidade do modelo
C) É utilizada para calcular as probabilidades das classes
D) Define a taxa de aprendizado do algoritmo

Qual é a técnica usada para lidar com o desbalanceamento de classes em problemas de classificação?

A) Oversampling
B) Undersampling
C) SMOTE
D) Todas as opções acima