Um Oficial recebeu a determinação para montar três turmas d...

A alternativa correta é a E - um algoritmo baseado em treinamento não-supervisionado.

Vamos entender o porquê. O enunciado da questão descreve uma situação onde o Oficial precisa organizar militares em três turmas de treinamento com base em seus desempenhos físicos. Este é um cenário típico de aprendizado não-supervisionado, onde não há rótulos ou classificações pré-definidas para os dados, exigindo que o algoritmo encontre padrões ou agrupamentos por conta própria.

Justificativa da alternativa correta: Um algoritmo de treinamento não-supervisionado é adequado aqui porque ele pode analisar os dados brutos dos militares e agrupá-los em categorias distintas com base em semelhanças nos resultados dos testes físicos. Algoritmos desse tipo, como o k-means clustering, são projetados para lidar exatamente com esse tipo de tarefa.

Análise das alternativas incorretas:

A - um algoritmo baseado em treinamento supervisionado: Esse tipo de algoritmo requer dados rotulados para aprender a partir deles e fazer previsões sobre novos dados. Não é adequado aqui, pois os dados dos militares não possuem classificações prévias para ensinar ao modelo.

B - o algoritmo Regressão Linear: A regressão linear é usada para prever valores contínuos e exige um conjunto de dados com variáveis independentes e uma variável dependente claramente definida. Não é apropriada para agrupamento sem rótulos.

C - um Perceptron: Um perceptron é um tipo de rede neural simples usada para classificação binária. Novamente, requer dados rotulados, o que não está disponível neste contexto.

D - o algoritmo Regressão Linear Múltipla: Semelhante à regressão linear simples, a regressão linear múltipla é usada para prever valores numéricos a partir de múltiplas variáveis independentes. Não é adequada para agrupar dados sem rótulos.

Espero que esta explicação tenha ajudado a esclarecer por que o uso de um algoritmo de aprendizado não-supervisionado é o mais adequado para a questão apresentada.

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Um algoritmo baseado em treinamento não-supervisionado, diferentemente do supervisionado, inexistem as respectivas saídas desejadas.

Consequentemente, a própria rede deve se auto-organizar em relação às particularidades existentes entre os elementos componentes do conjunto total de amostras, identificando subconjuntos (clusters) que contenham similaridades