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.As alternativas I e III estão corretas.
b.Somente a alternativa II está correta.
c.Somente a alternativa I está correta.
d.Somente a alternativa III está correta.
e.As alternativas I e II estão corretas.
Soluções para a tarefa
Resposta: (b) somente a II esta correta
Explicação:
Ao contrário do supervisionado, esse tipo de aprendizado não possui exemplos para comparar seu erro. Sendo baseado na auto - organização . A aprendizagem não supervisionada consegue trabalhar com dados não rotulados. ou seja informamos ao algortimo oque e aquele dado de entrada .
item 1 - 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....... Falso
item 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...............................verdadeiro
Item 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................................................Falso
Resposta:Somente a alternativa II está correta.
Explicação: