Card 1 de 1 · Aprendizado supervisionado
No aprendizado supervisionado, o algoritmo de Machine Learning é treinado com dados previamente rotulados (com respostas conhecidas), enquanto no aprendizado não supervisionado o algoritmo busca identificar padrões em dados sem rótulos predefinidos.
Item CERTO — descrição correta da diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado.
No aprendizado supervisionado, por exemplo, um algoritmo pode ser treinado com e-mails já classificados como 'spam' ou 'não spam'; no não supervisionado, o algoritmo agrupa dados semelhantes sem essa classificação prévia.
Fundamentação teórica
Transformação digital — aprendizado supervisionado x não supervisionado.
Técnica de memorização
SUPERVISIONADO = tem 'gabarito' pra aprender; NÃO SUPERVISIONADO = descobre padrões sozinho, sem gabarito.
Exemplo prático
Um algoritmo treinado com fotos já identificadas como 'gato' ou 'cachorro' é um exemplo de aprendizado supervisionado.
Erros comuns
Confundir aprendizado supervisionado (com dados rotulados) com não supervisionado (sem rótulos prévios).
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