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Questão FC369886

Em Inteligência Artificial existem diversos tipos de aprendizado sendo que cada um possui características e aplicações. Com relação aos tipos de aprendizado, analise os itens a seg

Inteligência Artificial (IA)

FGV · 2025

Em Inteligência Artificial existem diversos tipos de aprendizado sendo que cada um possui características e aplicações.

 

Com relação aos tipos de aprendizado, analise os itens a seguir.

 

I. No aprendizado não supervisionado, o agente aprende a partir de padrões na entrada, mesmo que nenhum feedback explícito tenha sido fornecido anteriormente, sendo empregadas como as técnicas mais comuns a regressão e a classificação.

 

II. No aprendizado acelerado, o agente usa grandes modelos de linguagens pré-existentes e aprende a partir de série de contribuições de uma rede semântica composta por conceitos, recompensas ou punições. Por exemplo, a falta de gorjeta no final da viagem dá ao agente uma indicação de que fez algo errado, cabe ao agente decidir quais das ações anteriores a contribuição foram mais responsáveis por ele.

 

III. No aprendizado supervisionado, o agente observa e analisa alguns pares de dados rotulados de entrada-saída como exemplo e aprende uma função que faz o mapeamento da entrada para a saída.

 

Está correto, o que se afirma em

  1. I, apenas.
  2. II, apenas.
  3. III, apenas.
  4. I e II, apenas.
  5. II e III, apenas.
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Gabarito

Certo

Comentário do professor

Aprendizado supervisionado consiste em ensinar um modelo a partir de pares rotulados (entrada, saída). O algoritmo recebe exemplos \((x_i, y_i)\) e ajusta uma função \(f: X \to Y\) que mapeie entradas para saídas desejadas.

O objetivo é a generalização: não apenas reproduzir os exemplos vistos, mas prever corretamente novos dados. Para isso minimiza-se uma função de perda, por exemplo o risco empírico \(R_{emp}(f)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n L(f(x_i),y_i)\).

Aplicações típicas incluem classificação (rotular imagens) e regressão (prever valores contínuos). Modelos comuns: regressão linear, árvores, redes neurais. Avaliação usa métricas como acurácia, precisão ou erro quadrático.

Portanto, a alternativa correta descreve precisamente o princípio e a finalidade do aprendizado supervisionado.

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