A Inteligência Artificial pode ser definida como a técnica que prepara uma máquina para imitar a inteligência humana

QUESTÃO 10
A Inteligência Artificial pode ser definida como a técnica que prepara uma máquina para imitar a inteligência humana, englobando a Aprendizagem de Máquina (Machine Learning) e a Aprendizagem Profunda (Deep Learning), as quais mostram às máquinas como elas devem aprender a classificar dados.

 

​COSTA, J. L. Reconhecimento de Padrão. Maringá–PR: UniCesumar, 2021.

 

​Um estudante de ciência de dados está interessado em entender as diferenças entre Aprendizagem de Máquina (Machine Learning) e Aprendizagem Profunda (Deep Learning). Considerando os conceitos fundamentais desses dois campos, assinale a alternativa correta.

Alternativas
Alternativa 1 – Na Aprendizagem de Máquina, os modelos são construídos usando nenhuma camada de neurônios, enquanto na Aprendizagem Profunda, múltiplas camadas de neurônios são empilhadas para formar redes mais complexas.
Alternativa 2 – A Aprendizagem de Máquina é mais adequada para lidar com conjuntos de dados pequenos e estruturados, enquanto a Aprendizagem Profunda é especialmente eficaz em lidar com pequenos volumes de dados não estruturados, como imagens, áudio e texto.
Alternativa 3 – Enquanto a Aprendizagem de Máquina tradicionalmente depende de técnicas de extração de características manuais para representar os dados, a Aprendizagem Profunda é capaz de aprender automaticamente essas características diretamente dos dados brutos.
Alternativa 4 – A Aprendizagem Profunda é um subcampo da Aprendizagem de Máquina que se concentra no treinamento de modelos usando algoritmos de redes neurais convolucionais (CNNs) para tarefas específicas, como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.
Alternativa 5 – A Aprendizagem de Máquina é uma subcategoria da Aprendizagem Profunda, onde algoritmos simples são usados para treinar modelos em dados não estruturados, enquanto na Aprendizagem Profunda são utilizadas técnicas mais avançadas para extrair características complexas dos dados.

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