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Tendo em vista os tipos de aprendizado de máquina, relacione a COLUNA II com a COLUNA I, associando os tipos de aprendizado às suas características.

COLUNA I
1. Aprendizado Supervisionado
2. Aprendizado Não Supervisionado

COLUNA II
( ) Treina modelos com um conjunto de dados que possui rótulos ou labels, em que a resposta correta já é conhecida.
( ) Treina modelos com dados que não possuem rótulos, buscando descobrir estruturas e padrões ocultos.
( ) Utilizado para tarefas de classificação e regressão, como prever preços ou categorizar e-mails.

Assinale a sequência correta.
Em um projeto de implantação de sistemas de apoio à decisão judicial, a equipe de analistas de um tribunal se depara com a necessidade de avaliar o desempenho de diferentes modelos de aprendizado de máquina. Durante os testes, observa-se que um dos modelos apresenta excelente desempenho nos dados de treinamento, mas performance insatisfatória nos dados de validação. Para diagnosticar e corrigir problemas como esse e selecionar o modelo mais adequado, a equipe deve considerar conceitos como
Em um projeto voltado à modemização do acompanhamento processual, a equipe de analistas de um tribunal identificou duas demandas distintas: estimar o prazo de conclusão dos processos judiciais a partir de dados histéricos e detectar agrupamentos de demandas com caracteristicas semelhantes, sem informações prévias de classificação. Com base nos conceitos de aprendizado de maquina, a solução adequada para atender a esses objetivos envolve a utilização de modelos
No decorrer do desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão baseado em técnicas de aprendizado de máquina, a equipe de analistas de um tribunal identificou a necessidade de aplicar técnicas de pré-processamento aos dados disponiveis, que incluiam tanto registros tabulares quanto documentos em texto livre. Considerando as práticas de preparação de dados para algoritmos de IA/ML, o pré-processamento de dados estruturados e não estruturados consiste, respectivamente, em atividades como
Durante a elaboração de uma nova solução para triagem de processos no Poder Judiciario, a equipe de inovação propõe o uso de um modelo de linguagem de larga escala, capaz de interpretar textos juridicos extensos, gerar resumos automáticos e classificar informações para facilitar a decisão humana. Com base nos conceitos de inteligência artificial (IA) e considerando o papel de diferentes sistemas, essa proposta caracteriza o uso de
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