Aprendizado de Máquina: Considerando a situação apresentada, qual alternativa identifica corretamente o tipo de aprendizado de máquina mais adequado quando existem dados com resultados previamente identificados?
Considerando a situação apresentada, qual alternativa identifica corretamente o tipo de aprendizado de máquina mais adequado quando existem dados com resultados previamente identificados?
Aprendizado supervisionado, orientado por dados com rótulos conhecidos.
Aprendizado estatístico, focado apenas médias e frequências.
Aprendizado não supervisionado, baseado na descoberta de padrões ocultos.
Aprendizado por reforço, guiado por recompensas progressivas.
Aprendizado manual, dependente da análise direta do usuário.
A questão descreve um cenário em que há dados com resultados previamente identificados, isto é, cada exemplo de entrada já vem acompanhado do seu rótulo/saída correta (por exemplo: “spam”/“não spam”, “doente”/“saudável”, valor de preço já conhecido etc.).
Esse tipo de problema é exatamente o que caracteriza o aprendizado supervisionado, no qual o modelo aprende uma função que mapeia entradas para saídas a partir de pares rotulados .
As demais alternativas não se encaixam porque:
- Não supervisionado busca padrões/agrupamentos quando não há rótulos.
- Reforço depende de interação com um ambiente e recompensas.
- “Aprendizado estatístico” e “aprendizado manual” não são categorias padrão que descrevem corretamente o caso pedido.
Alternativa correta: (A).