[Questão inédita] O ______________ é uma técnica de Intelig...

O Aprendizado por Reforço é um tipo de machine learning que permite que as máquinas aprendam a tomar decisões por conta própria, sem a necessidade de programação explícita, ou seja, aprende com os erros. Já o aprendizado de máquina supervisionado é uma área que utiliza algoritmos de machine learning para analisar conjuntos de dados rotulados, onde os resultados esperados são conhecidos. O aprendizado não supervisionado é uma forma em que o aprendizado de máquina ocorre de forma independente, onde o algoritmo deve tentar entender a rotina por conta própria devido à ausência da rotulação de dados, ou seja, não sabemos quais as saídas que o algoritmo terá, sendo utilizado para analisar e agrupar conjuntos de dados não rotulados, descobrindo padrões ocultos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana. Por último, o aprendizado profundo é uma área de aprendizado de máquina que surgiu da intersecção de redes neurais, inteligência artificial, modelagem gráfica, otimização, reconhecimento de padrões e processamento de sinais. GABARITO: C

Boa questão

A respeito dos modos de treinamento da inteligência artificial

Existem 4 modos

1- Modo supervisionado: Nesse modo o programador supervisiona a tomada de decisões da IA,

• Uma máquina precisa saber se um certo email é SPAM ou não
• O programador fica em cima e "pergunta" à máquina - É spam OU NÃO?
• Com o tempo a máquina passa a identificar o que é spam e o que não é

2- Modo NÃO SUPERVISIONADO ou CLUSTERING

• Nesse modo a máquina recebe uma instrução e analisa diversos exemplos para descobrir o padrão por conta própria
• Por ex: Uma máquina analisa 1000 clientes e descobre que eles tendem a comprar quando o vendedor está usando a camisa de cord roxa .

3- Modo semi-supervisionado

• Nesse modo o programador dá alguns códigos e o restante a máquina tem que se virar para encontrar padrões

4- Modo por reforço

• Nesse modelo cada vez que a máquina acerta ela ganha um reforço - Pode ser um ponto por exe
• Cada vez que ela erra há a redução de um ponto

Não há modelo melhor, cada programa adaptar-se- a ao sistema necessário

O aprendizado supervisionado em machine learning é aquele no qual há interferência humana. Basicamente, uma pessoa fornece um banco de dados e ensina a máquina a encontrar a resposta desejada de acordo com a necessidade. 

A aprendizagem não supervisionada é aquela na qual não acontece interferência humana, ou seja, a máquina cria suas próprias regras de funcionamento com base na identificação de padrões, que também é feita pelo software.  

Por fim, existe o aprendizado reforçado, no qual a máquina opera pautada em experiência. Nesse processo, ela lida com o erro e, depois, procura a abordagem correta para corrigi-lo e não o cometer novamente.  

O processo de aprendizado por reforço não acontece apenas uma vez. Na verdade, a máquina pode tentar diferentes soluções até encontrar a mais adequada para o problema que está lidando.

D. Não existe

E. Não existe

A técnica de Inteligência Artificial (IA) descrita é conhecida como:

**C) aprendizado por reforço.**

No aprendizado por reforço, um agente aprende a tomar decisões em um ambiente incerto e complexo através de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades baseadas nas ações que executa. Este processo permite que o agente melhore suas decisões ao longo do tempo para atingir uma meta específica.

Falou em recompensa, é aprendizado por reforço.