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Os três principais paradigmas de aprendizagem em redes neurais são: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Cada paradigma possui características específicas e é adequado para diferentes tipos de problemas e contextos. Considerando as características e aplicações mencionadas, assinale a alternativa que descreve corretamente os três paradigmas de aprendizagem em redes neurais.
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🎓 Gabarito
A alternativa correta é D
JUSTIFICATIVA:
O aprendizado supervisionado baseia-se no uso de conjuntos de dados rotulados (onde a resposta correta é conhecida) para treinar o modelo. O aprendizado não supervisionado trabalha com dados não rotulados, buscando identificar estruturas ou padrões intrínsecos aos dados (como agrupamentos). Já o aprendizado por reforço envolve um agente que interage com um ambiente e aprende a tomar decisões através de um sistema de recompensas e punições, operando por tentativa e erro.