Machine Learning

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O que é aprendizagem supervisionada?

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É um tipo de aprendizagem automática onde os dados de treino têm rótulos (outputs conhecidos) e o objetivo é prever um valor ou classe com base nas features

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Qual é a diferença entre regressão e classificação?

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Regressão prevê valores contínuos (ex: preço), enquanto classificação prevê categorias discretas (ex: spam vs. não-spam).

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O que é uma variável target num problema supervisionado?

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É a variável que o modelo tenta prever. Também chamada de variável dependente ou output.

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O que representam as features em machine learning?

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As variáveis independentes usadas como entrada para treinar o modelo. Ex: número de quartos, idade, localização.

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Qual o primeiro passo num pipeline de machine learning?

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Recolha e pré-processamento dos dados.

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Que tipo de dados são necessários para aprendizagem supervisionada?

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Dados rotulados, ou seja, dados com inputs e os outputs correspondentes.

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Que tarefa usarias para prever a duração de uma chamada telefónica?

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Regressão (valor contínuo).

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Um modelo que classifica imagens como "cancro" ou "não cancro" está a fazer que tipo de tarefa?

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Classificação supervisionada.