Os algoritmos de aprendizagem supervisionada também são usados para identificar os pontos de dados que são simplesmente incomuns. Na detecção de fraudes, por exemplo, quaisquer padrões incomuns de gasto em cartão de crédito são suspeitos. As variações possíveis são tão numerosas e os exemplos de treinamento tão poucos, que não é viável aprender como seria uma atividade fraudulenta. A abordagem que usa detecção de anomalias é simplesmente aprender como seria uma atividade normal (usando transações não fraudulentas históricas) e identificar tudo que seja significativamente diferente.
Verdadeiro
Falso(Correto)