Algoritmos de aprendizado de máquina nos permitem tratar de problemas que seriam difíceis de serem tratados por regras criadas por seres humanos,

Algoritmos de aprendizado de máquina nos permitem tratar de problemas que seriam difíceis de serem tratados por regras criadas por seres humanos, mas que, curiosamente, ficam relativamente fáceis de serem tratados por algoritmos criados por seres humanos. As formas de solução desses problemas são chamadas tarefas de aprendizado de máquina.

Tomando como base esse texto e o que já discutimos sobre as tarefas de aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).

I. ( ) Tarefas de regressão são capazes de predizer valores para variáveis resposta quantitativas e tarefas de classificação para variáveis resposta qualitativas.

II. ( ) Tarefas de classificação com dados faltantes são tarefas de classificação aplicadas a situações em que alguns dados de entrada estão faltando.

III. ( ) Transcrição é uma tarefa na qual se pede ao algoritmo que transcreva um conjunto de dados não tão bem estruturados em uma forma discreta bem estruturada.

IV. ( ) Tradução é uma tarefa em que se pede ao algoritmo que converta uma sequência de símbolos escritos em uma linguagem para uma sequência de símbolos em outra linguagem.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:

F, F, F, F.

F, V, V, F.

F, V, F, V.

F, F, V, V.

V, V, V, V.

Estatística Aplicada

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UNIP

João Paulo Nery

01/04/2020

Respostas

Rafael Makiyama

09.06.2020

V V V V - tarefas de regressão são capazes de predizer valores para variáveis resposta quantitativas e tarefas de classificação para variáveis resposta qualitativas. Tarefas de classificação com dados faltantes são tarefas de classificação aplicadas a situações em que alguns dados de entrada estão faltando. Transcrição é uma tarefa na qual se pede ao algoritmo que transcreva um conjunto de dados não tão bem estruturados em uma forma discreta bem estruturada. Tradução é uma tarefa em que se pede ao algoritmo que converta uma sequência de símbolos escritos em uma linguagem para uma sequência de símbolos em outra linguagem.

Andreos Silveira

13.12.2021

V,V,V,V

Adriano Mello

15.04.2020

F,V,V,F

Explicação:

Regressão: Já vimos como modelos de regressão funcionam — capazes de predizer valores para variáveis resposta quantitativas.

Classificação: Também já vimos como modelos de classificação funcionam — capazes de predizer uma classe da variável resposta ou a probabilidade de aquela classe acontecer.

Transcrição: Neste tipo de tarefa, pede-se que o algoritmo de aprendizado de máquina transcreva um conjunto de dados não tão bem estruturados em uma forma discreta bem estruturada.

Tradução: Em tradução, chamada de tradução de máquina, a entrada é uma sequência de símbolos escritos em alguma linguagem natural. Pede-se que o algoritmo converta essa sequência em uma sequência de símbolos de outra linguagem natural. Linguagens naturais são as linguagens faladas por seres humanos.