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 o 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.
II, apenas.
b.
I, apenas.
c.
III, apenas.
d.
I e II, apenas.
e.
I, II e III.
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Não tem como punir ou recompensar uma máquina, exceto se ela aprender o que é uma punição e o que é uma recompensa, caso contrário, só o que podemos fazer é supervisionar o aprendizado de máquinas (alternativa C).
O aprendizado de máquinas e as inteligências artificiais
A aprendizagem de maquinas, a categorização de informações, dados e estímulos, a classificação de coisas e a filtragem colaborativo é que são úteis para o avanço da inteligência artificial.
Hoje em dia as redes sociais usam inteligência artificial para determinar como trabalhar, o problema é que elas estão muito complexas e os próprios criadores não as entendem mais.
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