O campo de Machine Learning utiliza diferentes abordagens ...

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Ano: 2024 Banca: FURB Órgão: SED-SC Prova: FURB - 2024 - SED-SC - Professor - Controle e Processos Industriais |

Q3018586 Engenharia de Software

O campo de Machine Learning utiliza diferentes abordagens para aprender a partir de dados, sendo duas das principais o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado. Qual é a diferença principal entre esses dois tipos de aprendizado?

No aprendizado supervisionado, os modelos são treinados com dados rotulados, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os modelos encontram padrões em dados não rotulados.

No aprendizado supervisionado, os modelos ajustam-se automaticamente, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os modelos são ajustados manualmente por programadores.

No aprendizado supervisionado, os modelos são treinados com dados de entrada e saída desejada, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os modelos usam feedback contínuo para melhorar.

No aprendizado supervisionado, os dados são sempre grandes, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os dados são pequenos.

No aprendizado supervisionado, os algoritmos tentam agrupar dados similares, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os algoritmos fazem previsões baseadas em dados de entrada.

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