Marcos de Castro
EQUIPE
24/08/2026 • 15:01
Vamos analisar a questão sobre técnicas de aprendizado em Inteligência Artificial (IA). Em IA, existem várias formas de treinar um modelo, dependendo do tipo de dados disponíveis e do objetivo do problema. Essa questão pede principalmente o nome da técnica que utiliza dados previamente rotulados para treinar o modelo.
O aprendizado supervisionado é justamente esse método: você alimenta o algoritmo com exemplos de entrada e saída, isto é, os dados estão rotulados. Isso permite que o modelo 'aprenda' a mapear entradas para saídas com base nesses exemplos.
As outras opções têm definições diferentes: Aprendizado não supervisionado utiliza dados sem rótulos, descobrindo padrões no conjunto de dados; Aprendizado por reforço baseia-se na interação com o ambiente e recompensas; Aprendizado semi-supervisionado é um meio termo, pois usa uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de não rotulados; Aprendizado ativo envolve o algoritmo solicitando aos humanos alguns rótulos, mas não usa só dados rotulados de início.
Portanto, a alternativa correta é a letra b.
O aprendizado supervisionado é justamente esse método: você alimenta o algoritmo com exemplos de entrada e saída, isto é, os dados estão rotulados. Isso permite que o modelo 'aprenda' a mapear entradas para saídas com base nesses exemplos.
As outras opções têm definições diferentes: Aprendizado não supervisionado utiliza dados sem rótulos, descobrindo padrões no conjunto de dados; Aprendizado por reforço baseia-se na interação com o ambiente e recompensas; Aprendizado semi-supervisionado é um meio termo, pois usa uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de não rotulados; Aprendizado ativo envolve o algoritmo solicitando aos humanos alguns rótulos, mas não usa só dados rotulados de início.
Portanto, a alternativa correta é a letra b.