Geral
Aprendizado de Máquina
Semana 3
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Questão

Em computação quântica, algoritmos probabilísticos desempenham um papel fundamental, utilizando propriedades quânticas para gerar soluções probabilísticas rápidas. O algoritmo de Shor, por exemplo, resolve problemas de fatoração de inteiros de forma exponencialmente mais eficiente que os métodos clássicos. Isso demonstra seu potencial revolucionário para criptografia.

Analisando os paradigmas de aprendizado de máquina, assinale a alternativa que contém o paradigma que se destaca por utilizar representações explícitas e manipuláveis de conhecimento, como regras lógicas ou árvores de decisão, e tem como principal característica a interpretação clara de suas inferências.
A) Paradigma conexionista, cuja abordagem é baseada em redes neurais artificiais, que imita o funcionamento do cérebro humano.
B) Paradigma evolutivo, que utiliza conceitos como seleção natural, mutação e reprodução para otimizar soluções de problemas computacionais.
C) Paradigma baseado em exemplos, que é uma abordagem em que o modelo aprende sem a necessidade de regras explícitas ou estruturas matemáticas complexas.
D) Paradigma estatístico, amplamente utilizado para construir modelos que podem fazer previsões ou classificações com base em dados históricos.
E) Paradigma simbólico, que se concentra em representação explícita de conhecimento usando, por exemplo, regras lógicas.
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