As redes neurais artificiais (RNA) são técnicas computaciona...

A alternativa correta é a alternativa A.

As redes neurais artificiais (RNA) são modelos computacionais inspirados na forma como o cérebro humano processa informações. Elas são compostas por unidades chamadas neurônios artificiais, que estão organizados em camadas (entrada, ocultas e saída). O objetivo das RNA é aprender padrões a partir de dados e fazer predições ou classificações.

Vamos agora analisar cada uma das alternativas:

Alternativa A: No processo de aprendizado das RNA, pode ser utilizado o paradigma de aprendizado por reforço.

Essa alternativa está correta. O aprendizado por reforço é uma das formas de treinar redes neurais, especialmente em problemas onde as ações devem ser tomadas em sequência e são avaliadas por meio de recompensas ou punições. Este paradigma é amplamente utilizado em áreas como jogos e controle robótico.

Alternativa B: O algoritmo de backpropagation é empregado nas RNA no processo de redução do espaço de variáveis de saída.

Essa alternativa está incorreta. O algoritmo de backpropagation é utilizado no processo de ajuste dos pesos das conexões entre os neurônios para minimizar o erro de predição. Ele não é utilizado para reduzir o espaço de variáveis de saída, mas sim para otimizar a performance da rede durante o treinamento.

Alternativa C: O modelo proposto por McCullock e Pitts na primeira metade do século XX não faz uso de uma função de ativação.

Essa alternativa está incorreta. O modelo de McCullock e Pitts, um dos primeiros modelos de neurônio artificial, faz uso de uma função de ativação simples (função degrau) para determinar a saída do neurônio. Portanto, a afirmação está errada.

Alternativa D: As RNA não possuem camada de saída.

Essa alternativa está incorreta. As RNA possuem sim uma camada de saída, que é responsável por produzir a resposta final da rede com base nas informações processadas pelas camadas ocultas. A camada de saída é essencial para que a rede faça predições ou classificações.

Alternativa E: Minsky e Papert analisaram matematicamente o perceptron e demostraram que redes de uma camada são capazes de solucionar problemas que não sejam linearmente separáveis.

Essa alternativa está incorreta. Minsky e Papert, em seus estudos, demonstraram na verdade que perceptrons de uma camada (ou redes de camada única) não são capazes de resolver problemas que não são linearmente separáveis, como o problema do XOR (ou exclusivo). Isso destacou a necessidade de redes com múltiplas camadas para resolver problemas mais complexos.

Aprendizado por reforço é a abordagem na qual o algoritmo busca caminhos para realizar uma ação e, baseado na escolha do caminho, a inteligência artificial será punida ou recompensada e, dessa forma, treinada.

Resumo dos Erros

• A: Correta.

• B: Erro - Backpropagation ajusta pesos, não reduz espaço de variáveis de saída.

• C: Erro - Modelo de McCullock e Pitts inclui função de ativação.

• D: Erro - RNA possuem camada de saída.

• E: Erro - Minsky e Papert mostraram que perceptrons de uma camada não resolvem problemas não linearmente separáveis.

Boa questão.

a-

The reinforcement learning paradigm can be used in the learning process of artificial neural networks, where the network learns by receiving feedback in the form of rewards or penalties.

Reinforcement learning is one of three basic machine learning paradigms, alongside supervised learning and unsupervised learning.

https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning