Assinale a alternativa que apresenta a principal diferença ...

Alternativa correta: B - O aprendizado supervisionado requer um conjunto de dados de treinamento rotulado, enquanto o aprendizado não supervisionado não utiliza rótulos.

O tema da questão é aprendizado supervisionado e não supervisionado, dois dos principais paradigmas em aprendizado de máquina. Para responder adequadamente a esta questão, o aluno precisa compreender as diferenças fundamentais entre estes dois tipos de aprendizado.

Explicação da alternativa correta:

No aprendizado supervisionado, os algoritmos são treinados utilizando um conjunto de dados rotulados. Isso significa que cada exemplo do conjunto de dados possui uma entrada e uma saída desejada (também chamada de rótulo). O objetivo é que o modelo aprenda a mapear entradas para saídas com precisão. Exemplos de problemas supervisionados incluem classificação (como identificar se um e-mail é spam ou não) e regressão (como prever o preço de uma casa com base em suas características).

Já no aprendizado não supervisionado, os algoritmos trabalham com conjuntos de dados que não possuem rótulos. O objetivo aqui é identificar padrões ou estruturas ocultas nos dados. Exemplos de problemas não supervisionados incluem agrupamento (como segmentar clientes em grupos com comportamentos semelhantes) e redução de dimensionalidade (como simplificar grandes conjuntos de dados mantendo sua essência).

Por que as outras alternativas estão incorretas?

A: Aprendizado supervisionado e não supervisionado não são termos intercambiáveis. Eles são paradigmas distintos com objetivos e abordagens diferentes.

C: Esta alternativa está incorreta porque, no aprendizado supervisionado, os modelos são treinados com um conjunto de dados específico, enquanto no aprendizado não supervisionado, não há rótulos, mas ainda assim é necessário um conjunto de dados.

D: A afirmação é incorreta porque o aprendizado supervisionado não se limita apenas à classificação; ele também é usado para regressão. Da mesma forma, o aprendizado não supervisionado não se aplica exclusivamente a problemas de regressão.

E: Esta alternativa está errada porque aprendizado supervisionado e não supervisionado são conceitos fundamentais e ainda extremamente relevantes no aprendizado de máquina moderno.

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Os algoritmos do aprendizado supervisionado treinam com base em dados de amostra que especificam a entrada e a saída do algoritmo.

Os algoritmos de aprendizado não supervisionado são treinados em dados não rotulados. Eles verificam dados novos e estabelecem conexões significativas entre a entrada desconhecida e as saídas predeterminadas.

Fonte: https://aws.amazon.com/pt/compare/the-difference-between-machine-learning-supervised-and-unsupervised/

Questão conceito.

b-

Tarefas de classificação e regressão são exemplos típicos de aprendizado supervisionado.

No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não estão rotulados.