1.
A tarefa é encontrar uma função a partir de dados de treinamento rotulados. O objetivo é encontrar os parâmetros ótimos que ajustem um modelo que possa prever rótulos desconhecidos em outros objetos (o conjunto de teste). Se o rótulo é um número real, a tarefa chama-se "regressão". Se o rótulo vem de um conjunto finito e não ordenado, então a tarefa chama-se " classificação".
Que tipo de algoritmo de aprendizado de máquina faz previsões quando você tem um conjunto de dados de entrada e conhece as respostas possíveis?


A.
Aprendizado não supervisionado;


B.
Aprendizado supervisionado;


C.
Deep learning.