Aprendizado de máquina é uma área da inteligência artificial que permite aos
sistemas aprender com dados, podendo ser supervisionado, quando utiliza dados rotulados, ou não supervisionado, quando identifica padrões em dados sem
rótulos.
Sobre o aprendizado supervisionado podemos afirmar que

Question

Aprendizado de máquina é uma área da inteligência artificial que permite aos
sistemas aprender com dados, podendo ser supervisionado, quando utiliza dados rotulados, ou não supervisionado, quando identifica padrões em dados sem
rótulos.
Sobre o aprendizado supervisionado podemos afirmar que Alternativa A: aprende por meio de recompensas e punições decorrentes da interação
com o ambiente. Ou Alternativa B: tem como objetivo exclusivo reduzir a dimensionalidade dos dados.  Ou Alternativa C: utiliza dados de entrada associados aos respectivos rótulos ou às respostas esperadas. Ou Alternativa D: utiliza dados não classificados previamente para identificar padrões ocultos.

Qconcursos · Accepted Answer

Alternativa [C] utiliza dados de entrada associados aos respectivos rótulos ou às respostas esperadas. Gabarito: CFundamento decisivo: A indicação de dados rotulados no enunciado é o critério decisivo e aponta para a alternativa C.Tema central: Caracterização do aprendizado supervisionadoAnálise das alternativasAErradaRecompensas e punições decorrentes da interação com o ambiente caracterizam aprendizado por reforço. Esse mecanismo não corresponde ao treinamento com entradas associadas a respostas-alvo que define o aprendizado supervisionado.BErradaO erro está em atribuir à redução de dimensionalidade um caráter exclusivo. O aprendizado supervisionado inclui tarefas como classificação e regressão, portanto não tem como objetivo exclusivo reduzir a dimensionalidade.CCertaA alternativa C apresenta o elemento que caracteriza o treinamento supervisionado: cada exemplo de entrada está associado a uma resposta-alvo. Essa resposta pode ser um rótulo de classificação ou um valor numérico esperado em uma tarefa de regressão.DErradaA identificação de padrões em dados sem rotulação prévia caracteriza aprendizado não supervisionado. A ausência de rótulos ou respostas-alvo contraria justamente o critério que define o treinamento supervisionado.Pegadinha da questãoA questão mistura critérios de modalidades diferentes: recompensa não é rótulo, e descoberta de padrões sem rótulos não é supervisão. Além disso, a expressão 'objetivo exclusivo' torna falsa a restrição proposta em B.Dica para questões semelhantesVerifique se os exemplos de treinamento possuem respostas-alvo associadas: esse é o critério definidor do aprendizado supervisionado.Distinga os mecanismos: recompensas na interação com o ambiente indicam reforço; busca de padrões sem rótulos indica aprendizado não supervisionado.Não restrinja o aprendizado supervisionado à classificação ou à redução de dimensionalidade: ele também inclui regressão.

Aprendizado de máquina é uma área da inteligência artificial...

Gabarito comentado

Gabarito: C

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