Em IA, o conceito de aprendizagem não supervisionada – em inglês, unsupervised learning – elimina a figura do supervisor e requer que os aprendizes formem e avaliem seus conceitos por si sós. Já conceito de aprendizagem supervisionada pressupõe a presença de um supervisor, que consideraremos como algum critério ou medida de adequação, ou qualquer outro tipo de processo que oriente o treinamento ou aprendizado. Sobre o aprendizado por esforço, por sua vez, analise as afirmações a seguir: I. O aprendizado por esforço se baseia em recompensas, caso o computador realize uma atividade certa. II. Caso o computador realize uma atividade errada, é dada uma “punição” ao computador. III. O aprendizado por esforço se baseia em um ser humano como avaliador. Está(ão) correta(s) a(s) afirmação(ões): a. I, apenas. b. I, II e III. c. I e II, apenas. d. II, apenas. e. III, apenas.
Soluções para a tarefa
Resposta:
C- I e II apenas
Explicação passo a passo:
fiz agora e deu essa resposta
Sobre o aprendizado por reforço, as afirmações verdadeiras são:
- I. O aprendizado por esforço se baseia em recompensas, caso o computador realize uma atividade certa.
- II. Caso o computador realize uma atividade errada, é dada uma “punição” ao computador.
Tornando correta a alternativa c).
Inteligência artificial
Inteligência artificial é o ramo da computação que busca formas de lidar com problemas complexos através de modelos que retratam o comportamento humano, onde nem sempre é conhecido o funcionamento das coisas.
No sub ramo de machine learning, se deseja predizer o resultado de funções a partir de treinamentos de modelos, aprendizado por reforço é um dos métodos de treinamento.
Nesse modelo de treinamento, o agente, que está efetuando as ações no espaço, não tem conhecimento das funções que levam a um estado de maior recompensa, mas apenas tem noção dos estados ao seu redor.
Assim, à medida que esse modelo é treinado, a cada acerto o modelo recebe recompensas positivas, que o estimulam a repetir ações que levaram a esse estado. Da mesma forma, a cada erro, o modelo recebe recompensas negativas do sistema, indicando que a ação tomada não deve ser repetida.
Com isso, concluímos que sobre o aprendizado por reforço, as afirmações verdadeiras são:
- I. O aprendizado por esforço se baseia em recompensas, caso o computador realize uma atividade certa.
- II. Caso o computador realize uma atividade errada, é dada uma “punição” ao computador.
Tornando correta a alternativa c).
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