Ed
ano passado
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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