Geral
Redes Neurais
Semana 1
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Questão

Os três principais paradigmas de aprendizagem em redes neurais são: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Cada paradigma possui características específicas e é adequado para diferentes tipos de problemas e contextos. 

Considerando as características e aplicações mencionadas, assinale a alternativa que descreve corretamente os três paradigmas de aprendizagem em redes neurais.
A) O aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados para treinar a rede, e o não supervisionado utiliza dados não rotulados para descobrir padrões ocultos, e o aprendizado por reforço utiliza um agente que aprende por meio de recompensas e penalidades.
B) O aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados e não rotulados, o aprendizado não supervisionado utiliza apenas dados rotulados, e o aprendizado por reforço utiliza uma combinação de dados rotulados e não rotulados para aprender.
C) O aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados para treinar a rede, o aprendizado não supervisionado utiliza dados rotulados para descobrir padrões ocultos, e o aprendizado por reforço utiliza um agente que aprende por meio de tentativa e erro.
D) O aprendizado supervisionado utiliza dados não rotulados para treinar a rede, o aprendizado não supervisionado utiliza dados rotulados para descobrir padrões ocultos, e o aprendizado por reforço utiliza um agente que aprende por meio de tentativa e erro.
E) O aprendizado supervisionado utiliza recompensas e penalidades para treinar a rede, e o não supervisionado utiliza dados rotulados para descobrir padrões ocultos, e o aprendizado por reforço utiliza dados não rotulados para aprender por meio de tentativa e erro.
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