Considere o seguinte cenário: Uma empresa de telecomunicações está analisando os dados de uso de seus clientes, como frequência de chamadas, uso de dados móveis e envio de mensagens. Ela quer identificar grupos de clientes com comportamentos semelhantes para oferecer promoções personalizadas. Em uma escolha por uma solução de aprendizado de máquina, o cientista de dados deve observar que, se o aprendizado for A) híbrido, congregará as características dos modelos supervisionado e não supervisionado, em um modelo ensemble. B) não supervisionado oferecerá opções como os algoritmos back propagation , K-means e C4.5. C) não supervisionado demandará uma fase de pósprocessamento que envolve visualização e análise do modelo. D) supervisionado considerará a abstração de um modelo de conhecimento da forma (entrada, saída desejada). E) supervisionado, os algoritmos partirão dos dados, buscando relacionamento entre eles.

D) supervisionado considerará a abstração de um modelo de conhecimento da forma (entrada, saída desejada).

Considere o seguinte cenário: Uma empresa de telecomunicações está analisando os dados ...

Responda: Considere o seguinte cenário: Uma empresa de telecomunicações está analisando os dados de uso de seus clientes, como frequência de chamadas, uso de dados móveis e envio de mensagens. Ela quer ident...

1Q1037257 | Banco de Dados, Data Mining, Inteligência da Informação, DATAPREV, FGV, 2024

Considere o seguinte cenário: Uma empresa de telecomunicações está analisando os dados de uso de seus clientes, como frequência de chamadas, uso de dados móveis e envio de mensagens. Ela quer identificar grupos de clientes com comportamentos semelhantes para oferecer promoções personalizadas.
Em uma escolha por uma solução de aprendizado de máquina, o cientista de dados deve observar que, se o aprendizado for

✂️ a) híbrido, congregará as características dos modelos supervisionado e não supervisionado, em um modelo ensemble.
✂️ b) não supervisionado oferecerá opções como os algoritmos back propagation, K-means e C4.5.
✂️ c) não supervisionado demandará uma fase de pósprocessamento que envolve visualização e análise do modelo.
✂️ d) supervisionado considerará a abstração de um modelo de conhecimento da forma (entrada, saída desejada).
✂️ e) supervisionado, os algoritmos partirão dos dados, buscando relacionamento entre eles.