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Uma das habilidades mais impressionantes e, ao mesmo tempo, algo tão comum para os seres humanos, é o reconhecimento de padrões. Na IA, essa habilidade é vista como uma subdivisão que foca em reconhecer padrões ou regularidades em um dado cenário de dados.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre reconhecimento de padrões, analise as afirmativas a seguir: I. O Deep Learning é o tipo de tecnologia que tem como subdivisão o reconhecimento de padrões. II. O reconhecimento de padrão pode ser classificado em dois tipos, sendo eles: supervisionado ou não supervisionado. III. O tipo de reconhecimento de padrão supervisionado é aquele em que o algoritmo já foi alimentado com padrões que deve procurar. IV. O tipo de reconhecimento de padrão não supervisionado é aquele que tem o objetivo de descobrir novos padrões. Está correto apenas o que se afirma em:
I. O Deep Learning é o tipo de tecnologia que tem como subdivisão o reconhecimento de padrões.
II. O reconhecimento de padrão pode ser classificado em dois tipos, sendo eles: supervisionado ou não supervisionado.
III. O tipo de reconhecimento de padrão supervisionado é aquele em que o algoritmo já foi alimentado com padrões que deve procurar.
IV. O tipo de reconhecimento de padrão não supervisionado é aquele que tem o objetivo de descobrir novos padrões.
I, II e IV.
I, II e III.
II, III e IV.
I, III e IV.
I e IV.
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Praticando Para Aprender

há 8 meses

Respostas

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há 8 meses

Vamos analisar cada afirmativa: I. O Deep Learning é o tipo de tecnologia que tem como subdivisão o reconhecimento de padrões. Falso. O Deep Learning é uma técnica dentro do campo de aprendizado de máquina (machine learning) que pode ser usada para reconhecimento de padrões, mas não é correto afirmar que o reconhecimento de padrões é uma subdivisão do Deep Learning. II. O reconhecimento de padrão pode ser classificado em dois tipos, sendo eles: supervisionado ou não supervisionado. Verdadeiro. Essa afirmativa está correta, pois o reconhecimento de padrões realmente pode ser classificado nessas duas categorias. III. O tipo de reconhecimento de padrão supervisionado é aquele em que o algoritmo já foi alimentado com padrões que deve procurar. Verdadeiro. Essa afirmativa está correta, pois no aprendizado supervisionado, o algoritmo é treinado com dados rotulados. IV. O tipo de reconhecimento de padrão não supervisionado é aquele que tem o objetivo de descobrir novos padrões. Verdadeiro. Essa afirmativa também está correta, pois no aprendizado não supervisionado, o algoritmo busca identificar padrões sem dados rotulados. Agora, vamos ver quais itens estão corretos: - II, III e IV estão corretos. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: II, III e IV.

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