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Em aplicações modernas de ciência de dados, como...
Em aplicações modernas de ciência de dados, como reconhecimento de padrões e previsão de comportamento, o aprendizado supervisionado tem se destacado por utilizar conjuntos de dados rotulados para treinar modelos capazes de generalizar para novos exemplos.
Assinale a afirmativa que descreve corretamente uma característica fundamental do aprendizado supervisionado em Machine Learning.
A
Modelos supervisionados não utilizam dados rotulados, pois aprendem padrões de forma autônoma com base em agrupamentos naturais.
B
Em aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com dados de entrada e suas respectivas saídas esperadas, permitindo que ele aprenda a prever rótulos para novos dados.
C
O aprendizado supervisionado é ideal apenas para problemas de agrupamento, como segmentação de clientes sem dados prévios.
D
A principal vantagem do aprendizado supervisionado é que ele não requer validação ou avaliação do modelo, pois a acurácia é garantida pela presença de rótulos.
E
Técnicas supervisionadas não podem ser aplicadas em regressão, sendo utilizadas exclusivamente para problemas de classificação binária.