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O campo de Machine Learning utiliza diferentes abordagens...
O campo de Machine Learning utiliza diferentes abordagens para aprender a partir de dados, sendo duas das principais o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado. Qual é a diferença principal entre esses dois tipos de aprendizado?
A
No aprendizado supervisionado, os modelos são treinados com dados rotulados, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os modelos encontram padrões em dados não rotulados.
B
No aprendizado supervisionado, os modelos ajustam-se automaticamente, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os modelos são ajustados manualmente por programadores.
C
No aprendizado supervisionado, os modelos são treinados com dados de entrada e saída desejada, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os modelos usam feedback contínuo para melhorar.
D
No aprendizado supervisionado, os dados são sempre grandes, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os dados são pequenos.
E
No aprendizado supervisionado, os algoritmos tentam agrupar dados similares, enquanto, no aprendizado não supervisionado, os algoritmos fazem previsões baseadas em dados de entrada.