Machine Leaming é um ramo da ciência da computação que uti...
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Ano: 2022
Banca:
IDECAN
Órgão:
TJ-PI
Prova:
IDECAN - 2022 - TJ-PI - Analista de Sistemas / Banco de Dados |
Q1965811
Engenharia de Software
Machine Leaming é um ramo da ciência da computação que
utiliza conceitos das áreas de Estatística, Engenharia e da
própria Computação com o objetivo de reconhecer padrões e
ensiná-los a uma máquina. Além das áreas citadas, outro
aspecto importante para Machine Leaming são os dados. Sem
eles não é possível viabilizar o treinamento da máquina. Esses
dados devem estar relacionados ao tema para o qual a
máquina será treinada. Isso é fundamental pois o objetivo de
Machine Learning é permitir que a máquina seja capaz de
evidenciar informações que um humano não perceberia
facilmente, permitindo, por exemplo, a predição de eventos ou
a execução de diagnósticos precisos. A respeito dos
fundamentos que envolvem Machine Learning, analise as
afirmativas abaixo e marque alternativa correta.
I. No processo de aprendizagem supervisionada o computador recebe um conjunto de dados. Ele encontrará neste conjunto dados de entrada atrelados as saídas esperadas. Neste tipo de aprendizagem o objetivo é encontrar as regras que conseguem mapear aquelas entradas com aquelas saídas.
II. À aprendizagem por reforço é um tipo de treinamento usado onde enfrentamos um ambiente complexo. Através das tentativas e erro o computador busca uma solução para O problema. Para que a máquina entenda o que são acertos e erros ela receberá recompensas e penalidades durante o processo de busca da solução.
III. Quando o conjunto de dados repassado para o computador possui apenas os valores de saída possíveis (rótulos) mas não conhecemos nada a respeito dos valores das entradas, devemos fazer uso do processo de aprendizagem não supervisionada. Ela foi criada justamente para atender este cenário. Esse aprendizagem envolve complexidades adicionais quando comparada a aprendizagem supervisionada.
I. No processo de aprendizagem supervisionada o computador recebe um conjunto de dados. Ele encontrará neste conjunto dados de entrada atrelados as saídas esperadas. Neste tipo de aprendizagem o objetivo é encontrar as regras que conseguem mapear aquelas entradas com aquelas saídas.
II. À aprendizagem por reforço é um tipo de treinamento usado onde enfrentamos um ambiente complexo. Através das tentativas e erro o computador busca uma solução para O problema. Para que a máquina entenda o que são acertos e erros ela receberá recompensas e penalidades durante o processo de busca da solução.
III. Quando o conjunto de dados repassado para o computador possui apenas os valores de saída possíveis (rótulos) mas não conhecemos nada a respeito dos valores das entradas, devemos fazer uso do processo de aprendizagem não supervisionada. Ela foi criada justamente para atender este cenário. Esse aprendizagem envolve complexidades adicionais quando comparada a aprendizagem supervisionada.