Conforme Almeida, Tokumoto, Freitas (2022), o computador pode aprender uma tarefa por tentativa e erro, realizando análise de muitos exemplos de treinamento. As Redes Neurais Artificiais (RNA) podem aprender a resolver diferentes tipos de problema e são utilizadas para construir soluções de problemas complexos. Algoritmos de Aprendizagem baseado em RNA são procedimentos utilizados para realizar todo o processo de aprendizagem e modificar os pesos sinápticos da rede para alcançar o objetivo desejado, de forma ordenada. Esta modificação de pesos sinápticos é um dos métodos para os projetos que usam redes neurais.


I) RNA extraem poder computacional de uma estrutura paralela distribuída como também da habilidade de aprender e generalizar.


CONTUDO,


II) diz-se generalizar pois a rede neural produz saídas adequadas para as entradas que, ainda, não foram aprendidas via processo de treinamento.


ALMEIDA, Iara Carnevale de; TOKUMOTO, Ronie Cesar; FREITAS, Janaína Aparecida de. ​Técnicas de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina). Maringá - PR.: Unicesumar, 2021.


A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:

Alternativas
Alternativa 1:
As asserções I e II são proposições falsas.

Alternativa 2:
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

Alternativa 3:
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

Alternativa 4:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.

Alternativa 5:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I