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Letra B
Supervisionado
Os algoritmos de aprendizado supervisionados fazem previsões com base em um conjunto de exemplos. Por exemplo, as cotações históricas podem ser usadas para arriscar palpites em preços futuros. Cada exemplo usado para treinamento é rotulado com o valor de seu interesse — neste caso, o preço da ação. Um algoritmo de aprendizado supervisionado procura por padrões nesses rótulos de valor. Ele pode usar qualquer informação que possa ser relevante – o dia da semana, a temporada, os dados financeiros da empresa, o tipo de setor, a presença de eventos geopolíticos perturbadores – e cada algoritmo procura tipos diferentes de padrões. Depois que o algoritmo tiver encontrado o melhor padrão possível, usará esse padrão para fazer previsões para dados de testes sem rótulos — os preços de amanhã.
Não supervisionado
No aprendizado não supervisionado, os pontos de dados não têm rótulos associados a eles. Em vez disso, a meta de um algoritmo de aprendizado sem supervisão é organizar os dados de alguma forma ou descrever sua estrutura. Isso pode significar agrupá-los em clusters ou encontrar diferentes maneiras de consultar dados complexos para que eles pareçam mais simples ou mais organizados.
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Gabarito: B
As tarefas de aprendizado de máquina são tipicamente classificadas em três categorias amplas, de acordo com a natureza do "sinal" ou "feedback" de aprendizado disponível para um sistema de aprendizado. Essas categorias são:
Aprendizado supervisionado: São apresentadas ao computador exemplos de entradas e saídas desejadas, fornecidas por um "professor". O objetivo é aprender uma regra geral que mapeia as entradas para as saídas.
Aprendizado não supervisionado: Nenhum tipo de etiqueta é dado ao algoritmo de aprendizado, deixando-o sozinho para encontrar estrutura nas entradas fornecidas. O aprendizado não supervisionado pode ser um objetivo em si mesmo (descobrir novos padrões nos dados) ou um meio para atingir um fim.
Aprendizado por reforço: Um programa de computador interage com um ambiente dinâmico, em que o programa deve desempenhar determinado objetivo (por exemplo, dirigir um veículo). É fornecido, ao programa, feedback quanto a premiações e punições, na medida em que é navegado o espaço do problema. Outro exemplo de aprendizado por reforço é aprender a jogar um determinado jogo apenas jogando contra um oponente.
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Pelo enunciado, podemos identificar 2 conjuntos de dados:
- os dados de input (365 campos com os saldos diários).
- os outputs desejados (um campo com o número 1, caso o cliente fosse um BOM candidato, ou o número 0 (zero), caso fosse um MAU candidato.).
Se tem input e output é porque o algoritmo é supervisionado.
Podemos eliminar a letra A, porque o algoritmo é supervisionado não pelo fato de que humanos precisarão verificar a execução do algoritmo.
O correto é a letra B. É supervisionado porque o conjunto de treinamento possui dados e rótulo, sendo necessário aprender a função que prediz o rótulo correto. Os dados são o input e o rótulo o output.
Resposta: B
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> escriturário, nível médio
> questão de programação