Geral
Aprendizado de Máquina
Semana 2
0

Questão

A geração de regras no aprendizado de máquina pode ser feita tanto de forma supervisionada quanto semi-supervisionada, dependendo da disponibilidade de rótulos nos dados. Regras supervisionadas se baseiam nos exemplos rotulados, enquanto métodos semi-supervisionados podem explorar informações de exemplos não rotulados para melhorar as regras. Essa flexibilidade torna a abordagem útil em diferentes contextos, mas exige cuidado para balancear a precisão com a simplicidade das regras.

Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. O algoritmo de cobertura constrói regras iterativamente até que todos os exemplos positivos sejam cobertos.

PORQUE

II. O algoritmo de cobertura remove exemplos negativos a cada iteração para evitar que as regras aprendidas se tornem excessivamente específicas.

A respeito dessas asserções assinale a alternativa correta. 
A) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
B) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
C) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
D) As asserções I e II são falsas.
E) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
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