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Alternativa correta: E - Errado.

O enunciado aborda um conceito importante dentro da área de aprendizado de máquina, especificamente o aprendizado por reforço (Reinforcement Learning - RL). Para resolver essa questão, é necessário compreender o que caracteriza esse tipo de aprendizado e como ele se diferencia de outras abordagens na IA.

O aprendizado por reforço é uma abordagem de aprendizado de máquina onde um agente aprende a tomar decisões através de interações com um ambiente. O objetivo é aprender uma política, que é essencialmente uma estratégia para tomar ações que maximizem algum conceito de recompensa cumulativa ao longo do tempo. O agente não é treinado com dados pré-definidos de entradas/saídas; ao invés disso, ele descobre por tentativa e erro quais ações levam às maiores recompensas.

O enunciado sugere erroneamente que o aprendizado por reforço foca em prever o resultado de um atributo alvo exclusivamente através de reforço. No entanto, o RL está mais relacionado a descobrir uma série de ações que levam a resultados ótimos, e não apenas a fazer previsões. A chave do RL é a interação com o ambiente e a busca pela maximização das recompensas, não necessariamente a previsão de um atributo específico.

Portanto, o enunciado está incorreto ao caracterizar o aprendizado por reforço como uma técnica voltada exclusivamente para previsão de um atributo alvo por meio de reforço no treinamento do modelo, pois o RL é, de fato, um processo de aprendizado mais complexo e dinâmico que envolve a tomada de decisões sequenciais para maximizar a recompensa ao longo do tempo.

Aprendizado por Reforço: tentativa e erro, sistema de recompensas para acertos e penalidades para erros. O objetivo é obter o melhor resultado possível com o menor custo (menos erros).

o objetivo do aprendizado por reforço é que um agente aprenda a tomar ações sequenciais para maximizar uma recompensa cumulativa em um ambiente dinâmico. Não é uma previsão determinística de estados futuros, mas sim uma abordagem que visa otimizar o comportamento do agente para atingir seus objetivos ao longo do tempo.

Aprendizado por Reforço: tentativa e erro

• O modelo aprende a tomar decisões através de um processo de tentativa e erro, onde recebe recompensas ou punições com base em suas ações. O objetivo é maximizar a recompensa ao longo do tempo.

Exemplo: Um robô que aprende a navegar por um labirinto recebendo recompensas por avançar na direção correta e punições ao se desviar do caminho.

No aprendizado por reforço, o objetivo não é prever diretamente o resultado de um atributo alvo, como seria no aprendizado supervisionado. Em vez disso, o aprendizado por reforço envolve um agente que aprende a tomar decisões em um ambiente, onde suas ações geram feedback na forma de recompensas ou punições. O foco está em encontrar a melhor sequência de ações para maximizar a recompensa acumulada ao longo do tempo, e não em prever diretamente um valor ou rótulo.

O agente interage com o ambiente e ajusta suas ações com base nas recompensas recebidas, visando melhorar seu desempenho, mas isso é diferente de prever um atributo alvo específico. O conceito de "reforço" aqui se refere ao feedback contínuo de ações e não à previsão de valores ou rótulos.

Gab: Errado

Fonte: Chat GPT