Modelos de Machine Learning (ML) são parte fundamental do conhecimento no campo de um cientista de
dados, objetivando a compreensão de padrões complexos
e a tomada de decisão baseada em dados. Esses modelos
permitem que cientistas de dados transformem grandes
volumes de dados brutos em insights acionáveis, previsões
e recomendações com precisão que frequentemente supera
análises tradicionais.
Considerando a base de dados contendo projetos, pesquisadores, publicações e financiamentos, diversos modelos
de aprendizado de máquina podem ser criados. Entre as
opções abaixo, a que apresenta uma relação INCORRETA
entre objetivo, tipo de aprendizado e tipo de algoritmo de
aprendizado de máquina é: