Qual a categoria de Machine Learning utiliza um modelo de treinamento em que você fornece os dados e os agrupa em rótulos?
Questão
Qual a categoria de Machine Learning utiliza um modelo de treinamento em que você fornece os dados e os agrupa em rótulos?
Alternativas
a) Neural Networks.
b) Semi-supervised Machine Learning (ou Aprendizagem Semissupervisionada).
c) Unsupervised Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina Não Supervisionado).
d) Deep Learning (ou Aprendizagem Profunda).
e) Supervised Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina Supervisionado).
Explicação
A questão descreve um treinamento em que você fornece os dados já agrupados em rótulos (ou seja, cada exemplo de entrada vem acompanhado de uma saída/label conhecida). Esse é exatamente o cenário de aprendizado supervisionado, no qual o modelo aprende uma função que mapeia entradas para rótulos a partir de exemplos rotulados.
- Supervised ML: dados rotulados (entrada → rótulo).
- Unsupervised ML: não há rótulos; o modelo busca padrões/agrupamentos por conta própria.
- Semi-supervised: mistura de poucos dados rotulados com muitos não rotulados.
- Neural Networks e Deep Learning: são tipos de modelos/abordagens, não “categorias” definidas pela presença de rótulos (podem ser usados em supervisonado, não supervisionado etc.).
Alternativa correta: (e).