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O aprendizado de máquina é um subcampo da Inteligência Artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos, os quais permitem que os computadores aprendam com os dados e façam previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para isso. Com relação ao aprendizado de máquina e à indução de modelos, identifique se são (V) verdadeiras ou (F) falsas as afirmativas a seguir. ( ) A indução de modelos tem como objetivos identificar e relacionar os recursos de entrada a uma variável de destino. ( ) No aprendizado supervisionado, não são utilizados rótulos, sendo necessário realizar o mapeamento somente da saída. ( ) No processo de indução, o modelo treinado passa por uma validação em que há dados de testes específicos e sem generalização. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA.
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JUSTIFICATIVA A afirmativa I é verdadeira, pois a indução realiza um ajuste do modelo apresentando um processo de treinamento em que é possível fazer as previsões com base em dados. A afirmativa II é falsa, porque, no aprendizado supervisionado, a máquina tem como objetivo aprender o mapeamento entre entradas e saídas, sendo necessários dados de treinamento com exemplos rotulados. A afirmativa III é falsa, visto que, durante o processo de indução do desempenho do modelo, é avaliado um conjunto de dados de teste que garanta a generalização para dados novos e não vistos.