• Matéria: Ed. Física
  • Autor: empirestore007
  • Perguntado 3 anos atrás

A Inteligência Artificial tenta simular o comportamento humano, assim, podemos utilizar essa característica para permitir que computadores realizem atividades que até então, só os seres humanos faziam melhor. Os sistemas de IA são regidos por algoritmos usando técnicas como machine learning e deep learning para demonstrar comportamento “inteligente”. Machine learning utiliza métodos de aprendizagem de máquinas. Análise as afirmações a seguir:
I. Aprendizagem supervisionada requer a interversão de um humano para garantir o aprendizado.
II. Aprendizado não supervisionado é dado uma recompensa por cada acerto.
III. No aprendizado supervisionado o computador consegue ser totalmente autônomo
É correto o que se afirma em:
A)Apenas, I.
B)Apenas, II.
C)Apenas, III.
D)Apenas I e II
E)Apenas, I e III.


thalesfreitascosta: resposta por favor
reinildapereira: APENA I
reinildapereira: APENAS I

Respostas

respondido por: adilsonunifrangeo
13

Resposta: Apenas,

Explicação:


kellylimakawatoko: Apenas 1
respondido por: lleblanc
5

Sobre os métodos de aprendizagem de máquinas, a afirmação correta é I apenas (letra A).

Para um melhor entendimento da resposta, faz-se necessário a compreensão de alguns conhecimentos sobre a Inteligência Artificial, tais como o seu desenvolvimento e uso na atualidade.

O que é a Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial (IA) é um avanço tecnológico que permite que as máquinas pratiquem uma simulação da inteligência humana.

Além da programação de ordens específicas para tomar decisões de forma autônoma, entende-se como a capacidade das máquinas de pensar como seres humanos, de forma racional.

Tipos de IA

A IA possui classificações que são determinadas por dois critérios: sua habilidade e sua classificação técnica.

A classificação de habilidade está relacionada a sua capacidade de executar funções semelhantes às humanas.

Aprendizagem Supervisionada x Não Supervisionada

O aprendizado supervisionado resolve problemas conhecidos e usa um conjunto de dados rotulado para treinar um algoritmo para executar tarefas específicas.

Entretanto, o aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina usado para identificar novos padrões e detectar anomalias, sem depender de seres humanos.

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