Flashcard FC876074
Como diferenciar aprendizado não supervisionado, supervisionado e por reforço?
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2026
Como diferenciar aprendizado não supervisionado, supervisionado e por reforço?
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Resposta
Aprendizado não supervisionado identifica padrões ou anomalias sem rótulos, aprendizado supervisionado usa exemplos rotulados para treinar classificadores, e aprendizado por reforço aprende por penalidade e recompensa através da interação com o ambiente.• Não supervisionado: a expressão sem rótulos indica que não há classes predefinidas, o objetivo é descobrir padrões ou anomalias nas transações, com técnicas como clusterização, Isolation Forest ou One-Class SVM para detectar desvios do comportamento normal.
• Supervisionado: classificar transações como fraude/legítima exige exemplos rotulados para treinar o modelo, usando classificação como regressão logística, árvores, Random Forest e redes neurais, e avaliando com métricas sensíveis a desbalanceamento como precisão e recall.
• Reforço: penalidade e recompensa definem um agente que interage com o ambiente e aprende por tentativa e erro, ajustando políticas para maximizar recompensa ao longo do tempo, por exemplo Q-learning ou bandits.
Veja como foi cobrado:
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