A aprendizagem supervisionada é um ramo do aprendizado de máquina, um método de análise de dados que usa algoritmos que aprendem iterativamente. Indique quais são as técnicas que representam este aprendizado.
a. Regressão logística; Máquina de suporte vetorial.
b. Árvores de decisão, k-vizinhos.
c. Naive Bayes, Redes neurais artificiais.
d. Redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial.
e. Classificação e Regressão.
a. Regressão logística; Máquina de suporte vetorial.
b. Árvores de decisão, k-vizinhos.
c. Naive Bayes, Redes neurais artificiais.
d. Redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial.
e. Classificação e Regressão.
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Resposta: (E) Classificação e Regressão.
Explicação: A aprendizagem supervisionada é uma abordagem de aprendizado de máquina em que os algoritmos aprendem a partir de exemplos rotulados, ou seja, dados de entrada associados a rótulos ou valores de saída conhecidos. Os algoritmos de aprendizagem supervisionada buscam aprender um mapeamento entre os dados de entrada e suas respectivas saídas por meio dos exemplos fornecidos durante o treinamento.
As técnicas mencionadas na opção c (Classificação e Regressão) são exemplos de técnicas que representam a aprendizagem supervisionada. A classificação é usada quando as saídas desejadas são categorias ou classes discretas, enquanto a regressão é usada quando as saídas desejadas são valores contínuos. As técnicas de classificação e regressão incluem diversos algoritmos, como árvores de decisão, k-vizinhos mais próximos (k-NN), regressão linear, regressão logística, entre outros.