Os modelos de aprendizado de máquina desempenham u...

Q: Os modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental na análise e interpretação de dados em uma variedade de domínios. Uma característica dos modelos de aprendizado de máquina supervi

A) geralmente têm menos tendência ao overfitting do que modelos não supervisionados. | B) exploram a detecção de outliers, enquanto modelos não supervisionados usam dados representados em formatos como XML ou JSON para treinamento.. | C) são mais adequados para tarefas de análise exploratória de dados, enquanto modelos não supervisionados são mais adequados para previsão de séries temporais. | D) requerem dados rotulados para treinamento, enquanto modelos não supervisionados podem funcionar com dados não rotulados. | E) são usados apenas para classificação, enquanto modelos não supervisionados são usados apenas para agrupamento.

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Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TCE-GODisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

Os modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental na análise e interpretação de dados em uma variedade de domínios.

Uma característica dos modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados é que modelos supervisionados

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