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No aprendizado de máquinas, o aprendizado supervisionado compreende um conjunto de dados de treinamento para ensinar modelos a mostrar a saída desejada.

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As tarefas de aprendizado de máquina podem ser divididas em três grandes grupos: classificação, agrupamento e associação, devendo o primeiro grupo possuir uma classe que se pretenda prever.

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Overfitting é um comportamento esperado e desejável de aprendizado de máquina, uma vez que descreve assertividade e acurácia altas quando o modelo de aprendizado de máquina fornece previsões precisas para novos dados com base nos dados de treinamento.

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Ocorre sobreajuste quando o modelo não pode determinar uma relação significativa entre os dados de entrada e saída, ou seja, quando o modelo não é treinado pelo período apropriado em relação à quantidade de dados.

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Em aprendizado de máquina, um modelo de bom desempenho com dados já treinados, mas que não lide muito bem com novos dados é denominado subajuste, ou seja, no subajuste se aprende com base no ruído dos dados.

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No contexto do aprendizado de máquina, um algoritmo é definido como a especificação de uma relação probabilística existente entre variáveis diferentes.

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Aprendizado de máquina pode ser definido como a criação e o uso de modelos que são aprendidos a partir dos dados.

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Aprendizado de máquina e mineração de dados são termos idênticos em relação aos seus objetivos e funções, pois ambos lidam com algoritmos de inteligência artificial para padrões em grandes conjuntos de dados em busca de conhecimento.

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O aprendizado de máquina computacional tem como objetivo aplicar técnicas computacionais na tentativa de validar padrões em dados e ratificar padrões que podem ser observados explicitamente nos dados.

Em relação às características da tecnologia IoT (Internet das coisas), julgue o item que se segue.

As aplicações de IoT utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar grandes quantidades de dados de sensores conectados em nuvem.