Questão FC94746
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2023
Em aprendizado de máquina, as características de entrada e saída são definidas, respectivamente, como atributos previsores e atributos alvo ou meta.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Comentário: A afirmação está correta porque, em aprendizado de máquina, as características de entrada que alimentam o modelo são chamadas de atributos previsores, pois são utilizadas para fazer previsões. Por outro lado, a variável que queremos prever, ou o resultado que buscamos, é chamada de atributo alvo ou meta. Essa terminologia é amplamente aceita na comunidade de ciência de dados e aprendizado de máquina, refletindo a estrutura básica de como os modelos são treinados e avaliados.
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