Considere, abaixo, as situações que envolvem métodos de aprendizado de máquina que podem ser supervisionados (S) ou não
supervisionados (NS).
I. Uma empresa monitora e coleta dados em tempo real de mais de 1.000 veículos de divulgação, 100 mil blogs e das
principais redes sociais do mundo. Utiliza um método capaz de identificar e segmentar grupos de eleitores a favor ou contra determinado assunto, de acordo com o interesse do cliente.
II. A partir de uma base de dados na qual são identificadas pessoas que estão fumando e pessoas que não estão fumando,
são formados dois subconjuntos disjuntos: a base de treino (contendo 70% dos dados originais) e a base de teste
(contendo o restante dos dados originais, 30%). Em seguida, a base de treino é submetida ao modelo para que seus
parâmetros sejam calibrados e, após esta etapa, ocorre a predição de classes.
III. O sistema de recomendação de um site de comércio eletrônico monitora todos os itens vendidos e, quando um cliente
está realizando uma compra, apresenta para ele itens semelhantes frequentemente comprados juntos.
Os itens I, II e III, são exemplos, respectivamente, de métodos