Questão 2930903

As técnicas de aprendizado de máquinas empregam um princípio de inferência denominado indução, no qual é possível obter conclusões genéricas a partir de um conjunto particular de exemplos. Estas técnicas de aprendizados indutivos podem ser divididas em dois principais tipos: os supervisionados e os não supervisionados. No aprendizado supervisionado é fornecida uma referência do objetivo a ser alcançado, isto é, um treinamento com o conhecimento do ambiente. Diferentemente do aprendizado supervisionado, o não supervisionado não utiliza referências, ou seja, não ocorre um treinamento com o conhecimento do ambiente.

PELLUCCI P. R. S. et al. Utilização de técnicas de aprendizado de máquina no reconhecimento de entidades nomeadas no português. Belo Horizonte. E-xacta, v. 4, n. 1, p. 73-81, 2011 (adaptado).

Considerando as informações do texto, avalie as afirmações a seguir.

I. A regressão linear é um exemplo de modelo baseado no aprendizado supervisionado.

II. A diferença entre a saída desejada e a saída gerada é o valor do erro de um aprendizado não supervisionado.

III. O aprendizado não supervisionado é mais utilizado quando o entendimento dos dados é feito por meio de reconhecimento de padrões.

IV. O aprendizado supervisionado é capaz de tomar decisões precisas ao receber novos dados a partir de um treinamento com dados conhecidos.

É correto apenas o que se afirma em