Questão FC73668
Os modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental na análise e interpretação de dados em uma variedade de domínios. Uma característica dos modelos de aprendizad
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2024
Uma característica dos modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados é que modelos supervisionados
- exploram a detecção de outliers, enquanto modelos não supervisionados usam dados representados em formatos como XML ou JSON para treinamento..
- geralmente têm menos tendência ao overfitting do que modelos não supervisionados.
- requerem dados rotulados para treinamento, enquanto modelos não supervisionados podem funcionar com dados não rotulados.
- são mais adequados para tarefas de análise exploratória de dados, enquanto modelos não supervisionados são mais adequados para previsão de séries temporais.
- são usados apenas para classificação, enquanto modelos não supervisionados são usados apenas para agrupamento.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Alternativa correta: Modelos de aprendizado de máquina supervisionados requerem dados rotulados para treinamento, ou seja, eles aprendem a partir de exemplos onde a saída é conhecida. Em contraste, modelos não supervisionados trabalham com dados não rotulados, tentando identificar padrões ou estruturas nos dados sem informações prévias sobre as saídas.
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