No campo da inteligência artificial, que permite a um programa aprender, destaca-se a 'aprendizagem de máquinas', também conhecida como Machine lea... No campo da inteligência artificial, que permite a um programa aprender, destaca-se a 'aprendizagem de máquinas', também conhecida como Machine learning, através da qual o programa realiza situações determinadas sem a necessidade de que programadores humanos especifiquem os códigos para tais ações. Nesse sentido, os profissionais do Marketing devem se apropriar dessa tecnologia para formularem boas estratégias. Há quatro metodologias de aprendizagem: supervisionada, não supervisionada, semissupervisionada e por reforço. A partir dessa reflexão, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
A aprendizagem supervisionada envolve um professor com maior experiência no assunto do que a máquina. A aprendizagem não supervisionada aplica-se quando inexistem exemplos de dados com respostas conhecidas. A aprendizagem semissupervisionada é utilizada, por exemplo, escrevendo um programa para coletar um volume enorme de páginas em algumas horas, tarefa que humanos levariam meses para varrer milhares de páginas na web. A aprendizagem por reforço se dá quando a Machine Learning toma decisões a partir de tentativa e erro, utilizando psicologia comportamental, no qual o sistema tenta resolver a tarefa por si só para maximizar a recompensa. A) V - V - V - V. B) F - V - V - F. C) V - F - F - V.
A resposta correta para a classificação das sentenças é a opção C) V - F - F - V. Essa opção corretamente identifica as características de cada metodologia de aprendizagem de máquina, uma área crítica no campo da inteligência artificial.
Aprendizagem Supervisionada (Verdadeiro):
Envolve o uso de um conjunto de dados onde as respostas ou saídas já são conhecidas, agindo como um "professor" para o modelo.
A máquina aprende a partir de exemplos rotulados, ajustando seus parâmetros para mapear as entradas para as saídas corretas.
Aprendizagem Não Supervisionada (Falso):
Aplica-se quando os dados não vêm com etiquetas ou respostas predefinidas.
O objetivo é encontrar padrões ou estruturas ocultas nos dados sem orientação explícita.
Aprendizagem Semissupervisionada (Falso):
Combina elementos das abordagens supervisionada e não supervisionada.
Utiliza um conjunto de dados em que apenas uma parte dos dados de entrada possui etiquetas correspondentes.
Aprendizagem por Reforço (Verdadeiro):
Baseia-se no método de tentativa e erro, onde o sistema aprende a tomar decisões por meio de recompensas ou punições.
Semelhante à psicologia comportamental, essa abordagem permite que a máquina aprenda a melhor estratégia para maximizar a recompensa ao longo do tempo.
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A resposta correta para a classificação das sentenças é a opção C) V - F - F - V. Essa opção corretamente identifica as características de cada metodologia de aprendizagem de máquina, uma área crítica no campo da inteligência artificial.
Aprendizagem Supervisionada (Verdadeiro):
Aprendizagem Não Supervisionada (Falso):
Aprendizagem Semissupervisionada (Falso):
Aprendizagem por Reforço (Verdadeiro):
Saiba mais sobre Aprendizagem de Máquina:
https://brainly.com.br/tarefa/54360636
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