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Machine Leaming é um ramo da ciência da computação que utiliza conc...

📅 2022🏢 IDECAN🎯 TJ-PI📚 Engenharia de Software
#Engenharia de Software#Inteligência Artificial

Esta questão foi aplicada no ano de 2022 pela banca IDECAN no concurso para TJ-PI. A questão aborda conhecimentos da disciplina de Engenharia de Software, especificamente sobre Engenharia de Software, Inteligência Artificial.

Esta é uma questão de múltipla escolha com 5 alternativas. Teste seus conhecimentos e selecione a resposta correta.

1

457941200894191
Ano: 2022Banca: IDECANOrganização: TJ-PIDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Engenharia de Software | Inteligência Artificial
Machine Leaming é um ramo da ciência da computação que utiliza conceitos das áreas de Estatística, Engenharia e da própria Computação com o objetivo de reconhecer padrões e ensiná-los a uma máquina. Além das áreas citadas, outro aspecto importante para Machine Leamingsão os dados. Sem eles não é possível viabilizar o treinamento da máquina. Esses dados devem estar relacionados ao tema para o qual a máquina será treinada. Isso é fundamental pois o objetivo de Machine Learning é permitir que a máquina seja capaz de evidenciar informações que um humano não perceberia facilmente, permitindo, por exemplo, a predição de eventos ou a execução de diagnósticos precisos. A respeito dos fundamentos que envolvem Machine Learning, analise as afirmativas abaixo e marque alternativa correta.


I. No processo de aprendizagem supervisionada o computador recebe um conjunto de dados. Ele encontrará neste conjunto dados de entrada atrelados as saídas esperadas. Neste tipo de aprendizagem o objetivo é encontrar as regras que conseguem mapear aquelas entradas com aquelas saídas. 

II. À aprendizagem por reforço é um tipo de treinamento usado onde enfrentamos um ambiente complexo. Através das tentativas e erro o computador busca uma solução para O problema. Para que a máquina entenda o que são acertos e erros ela receberá recompensas e penalidades durante o processo de busca da solução.

III. Quando o conjunto de dados repassado para o computador possui apenas os valores de saída possíveis (rótulos) mas não conhecemos nada a respeito dos valores das entradas, devemos fazer uso do processo de aprendizagem não supervisionada. Ela foi criada justamente para atender este cenário. Esse aprendizagem envolve complexidades adicionais quando comparada a aprendizagem supervisionada. 
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