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