Aprendizado supervisionado é uma abordagem onde o modelo aprende a partir de dados rotulados. O objetivo é mapear entradas a saídas desejadas com base em exemplos fornecidos durante o treinamento. Técnicas comuns incluem regressão linear e árvores de decisão. Aplicações incluem classificação de imagens e previsão de preços. Em aprendizado de máquina, as tarefas preditivas e descritivas diferem em seus objetivos. Nesse sentido, assinale a alternativa que reconhece corretamente a principal diferença entre essas duas categorias.

A resposta correta é a alternativa D: Tarefas preditivas preveem rótulos ou valores futuros, enquanto tarefas descritivas exploram padrões ou estruturas nos dados.

🎓 Gabarito A alternativa correta é D JUSTIFICATIVA: A principal distinção entre tarefas preditivas e descritivas reside na finalidade do modelo: 1. **Tarefas Preditivas:** Têm como objetivo principal realizar inferências sobre dados futuros ou desconhecidos, prevendo um rótulo (classificação) ou um valor numérico (regressão). 2. **Tarefas Descritivas:** Têm como objetivo explorar o conjunto de dados atual para encontrar padrões, estruturas, associações ou agrupamentos que ajudem a entender melhor a natureza dos dados (ex: clustering, regras de associação).

Aprendizado supervisionado é uma abordagem onde o — Gabarito

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