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Uma equipe de engenheiros está criando um sistema para detectar fissuras em estruturas de concreto usando imagens. Como há poucos exemplos rotulados, eles aproveitam um modelo treinado em um grande banco de imagens e ajustam seus parâmetros para identificar essas fissuras.
Essa abordagem, que consiste em reaproveitar conhecimentos prévios para resolver um problema com poucos dados, é conhecida como
Data Augmentation (Aumento de Dados).
Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço).
Transfer Learning (Aprendizado por Transferência).
Unsupervised Clustering (Agrupamento Não Supervisionado).