Quanto à definição de aprendizado não supervisionado, podemos afirmar que:
I. Existem exemplos da saída esperada para determinados casos da base de treinamento, onde a rede, pela comparação entre os resultados obtidos e esperados, pode adaptar os pesos das conexões para minimizar o erro, obtendo um aprendizado por exemplos.
II. Esse tipo de aprendizado não possui exemplos para comparar seu erro, sendo baseado na auto-organização. O indutor analisa os exemplos fornecidos e tenta determinar se alguns deles podem ser agrupados de alguma maneira, formando agrupamentos ou clusters. Após a determinação dos agrupamentos, em geral, é necessário uma análise para determinar o que cada agrupamento significa no contexto problema sendo analisado.
III. Essa abordagem de aprendizagem de máquinas tenta aprender qual é a melhor ação a ser tomada, dependendo das circunstâncias na qual essa ação será executada, ou seja, é uma aprendizagem com base na interação com o ambiente.
a. Somente a alternativa III está correta.
b. As alternativas I e III estão corretas.
c. Somente a alternativa II está correta.
d. As alternativas I e II estão corretas.
e. Somente a alternativa I está correta.
Soluções para a tarefa
Resposta:
A resposta correta é:
Somente a alternativa II está correta.
Porém cuidado que o gabarito está errado
Explicação:
Aprendizado Supervisionado
I. Existem exemplos da saída esperada para determinados casos da base de treinamento, onde a rede, pela comparação entre os resultados obtidos e esperados, pode adaptar os pesos das conexões para minimizar o erro, obtendo um aprendizado por exemplos.
Aprendizado Não Supervisionado
II. Esse tipo de aprendizado não possui exemplos para comparar seu erro, sendo baseado na auto-organização. O indutor analisa os exemplos fornecidos e tenta determinar se alguns deles podem ser agrupados de alguma maneira, formando agrupamentos ou clusters. Após a determinação dos agrupamentos, em geral, é necessário uma análise para determinar o que cada agrupamento significa no contexto problema sendo analisado.
Aprendizagem por Reforço
III. Essa abordagem de aprendizagem de máquinas tenta aprender qual é a melhor ação a ser tomada, dependendo das circunstâncias na qual essa ação será executada, ou seja, é uma aprendizagem com base na interação com o ambiente.