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Leia o trecho a seguir: Em uma pesquisa, o entrevistador fez a seguinte pergunta: “A caridade é o melhor meio de ajudar as pessoas que mais necessitam?”. Foi elaborado um questionário com 10 pontuações em uma escala, em que 1 (valor mínimo) é “Discordo totalmente” e 10 (valor máximo) é “Concordo totalmente”. A seguir encontram-se os dados coletados. 6 4 7 2 9 1 4 4 6 4 1 6 9 8 4 2 7 1 8 3. Considerando esses dados, bem como as informações fornecidas, pode-se considerar como informações corretas a respeito dos dados da amostra:

Aprendizado supervisionado, porque existe uma variável simbolizada pelos sinais de aprovação e rejeição, indicando o caminho correto a ser percorrido pelo veículo autônomo.
Aprendizado por reforço, porque, diante da ação tomada pelo agente inteligente, tem-se um estímulo de rejeição ou aprovação relativo às consequências decorrentes daquela ação.
Aprendizado por reforço, porque existe uma variável simbolizada pelos sinais de aprovação e rejeição indicando o caminho a ser percorrido pelo veículo autônomo.
Aprendizado não supervisionado, porque o veículo autônomo irá seguir o mesmo caminho de outros veículos que já passaram pela rotatória e que são do mesmo grupo indicado pelos sinais de aprovação e rejeição.
Aprendizado supervisionado, porque, diante da ação tomada pelo agente inteligente, tem-se um retorno de rejeição ou aprovação relativo às consequências decorrentes daquela ação.
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Questões Para a Compreensão

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Parece que sua pergunta envolve conceitos de aprendizado de máquina, mas o trecho que você forneceu não está diretamente relacionado a isso. A pesquisa sobre a caridade e as respostas coletadas não se encaixam nas definições de aprendizado supervisionado, por reforço ou não supervisionado. Se você está buscando entender como esses conceitos se aplicam a dados, aqui vai uma explicação rápida: 1. Aprendizado Supervisionado: Utiliza dados rotulados para treinar um modelo. Aqui, você teria um conjunto de dados com respostas já classificadas. 2. Aprendizado por Reforço: Envolve um agente que aprende a tomar decisões com base em recompensas ou punições. Não se aplica diretamente ao seu exemplo. 3. Aprendizado Não Supervisionado: Trabalha com dados não rotulados, buscando padrões ou agrupamentos. No caso da pesquisa sobre caridade, você poderia analisar as respostas para entender a opinião das pessoas, mas isso não se encaixa nos tipos de aprendizado mencionados. Se precisar de mais detalhes sobre um desses conceitos, estou aqui para ajudar!

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