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Questão FC266269

Machine Learning é um ramo da ciência da computação que utiliza conceitos das áreas de Estatística, Engenharia e da própria Computação com o objetivo de reconhecer padrões e ensiná

Inteligência Artificial (IA)

IDECAN · 2022

Machine Learning é um ramo da ciência da computação que utiliza conceitos das áreas de Estatística, Engenharia e da própria Computação com o objetivo de reconhecer padrões e ensiná-los a uma máquina. Além das áreas citadas, outro aspecto importante para Machine Learning são os dados. Sem eles não é possível viabilizar o treinamento da máquina. Esses dados devem estar relacionados ao tema para o qual a máquina será treinada. Isso é fundamental pois o objetivo de Machine Learning é permitir que a máquina seja capaz de evidenciar informações que um humano não perceberia facilmente, permitindo, por exemplo, a predição de eventos ou a execução de diagnósticos precisos.

 

A respeito dos fundamentos que envolvem Machine Learning, analise as afirmativas abaixo e marque alternativa correta.

 

I. No processo de aprendizagem supervisionada o computador recebe um conjunto de dados. Ele encontrará neste conjunto dados de entrada atrelados as saídas esperadas. Neste tipo de aprendizagem o objetivo é encontrar as regras que conseguem mapear aquelas entradas com aquelas saídas.

 

II. A aprendizagem por reforço é um tipo de treinamento usado onde enfrentamos um ambiente complexo. Através das tentativas e erro o computador busca uma solução para o problema. Para que a máquina entenda o que são acertos e erros ela receberá recompensas e penalidades durante o processo de busca da solução.

 

III. Quando o conjunto de dados repassado para o computador possui apenas os valores de saída possíveis (rótulos) mas não conhecemos nada a respeito dos valores das entradas, devemos fazer uso do processo de aprendizagem não supervisionada. Ela foi criada justamente para atender este cenário. Esse aprendizagem envolve complexidades adicionais quando comparada a aprendizagem supervisionada.


  1. Apenas a afirmativa II está correta.
  2. Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
  3. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
  4. Apenas a afirmativa I está correta.
  5. Todas as afirmativas estão corretas.
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Gabarito

B

Comentário do professor

A alternativa B está correta porque os itens I e II descrevem adequadamente dois paradigmas clássicos de Machine Learning.


Aprendizagem supervisionada: o algoritmo recebe um conjunto de exemplos composto por entradas e suas respectivas saídas (rótulos). O objetivo é aprender uma função que mapeie entradas para saídas, permitindo tarefas como classificação e regressão a partir de padrões observados nos dados.


Aprendizagem por reforço: envolve um agente que interage com um ambiente dinâmico, toma ações e recebe recompensas ou penalidades. Por meio de tentativa e erro o agente busca maximizar a recompensa acumulada, aprendendo políticas que orientam decisões sequenciais.


Ambas as descrições são fundamentais e alinhadas com a definição formal desses métodos.

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