A classificação das alternativas sobre os tipos de aprendizado que podem ser utilizados em Machine Learning na criação de modelos fica da seguinte forma: F-F-V (letra a). Essas abordagens são aplicadas em atividade como reconhecimento de padrões e recomendações personalizadas, desenvolvidas em projetos de Data Science e Inteligência Artificial.

Técnicas de aprendizado em machine learning

Aprendizado de Máquina é uma disciplina da Inteligência Artificial que permite que sistemas computacionais aprendam a partir de dados, melhorando sua performance em tarefas específicas ao longo do tempo. Existem diferentes técnicas de aprendizado e a escolha delas varia conforme o propósito do modelo, os tipos de dados obtidos e a correlação entre eles. Abaixo apresentamos a analise das afirmativas.

• I - Falsa. No Aprendizado Supervisionado, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, permitindo-o aprender relações entre entradas e saídas desejadas.

• II - Falsa. Aprendizagem Não Supervisionada, o modelo explora padrões intrínsecos nos dados sem rótulos, identificando estruturas e agrupamentos.

• III - Verdadeira.  O agrupamento é uma técnica de aprendizagem supervisionada onde dados são divididos em grupos com base em similaridades, facilitando a análise e compreensão dos dados.

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