Segundo Gontijo e Gomes (2019, p. 314), em referência ao material do autor Tan (2013), os algoritmos de Aprendizado de Máquina empregados em IA podem ser classificados em duas principais categorias, de acordo com o tipo da tarefa de aprendizado. Nas tarefas preditivas ou de classificação, o objetivo é predizer novos atributos ou classificar novos dados. Nas tarefas descritivas, o objetivo é derivar um modelo ou padrão que sumariza algum tipo de relação entre os dados. Fonte: GONTIJO, J. V.; GOMES, A. K. Algoritmos de Aprendizado de Máquina nas Humanidades Digitais: um mapeamento suporte para revisão de literatura. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-GO), 7., 2019, Goiânia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019. p. 313–322. Com base nos materiais disponibilizados e na palestra IA: “IA, te seduz ou te assusta”, em muitos trabalhos de similaridade textual, a técnica de IA aplicada é:
Alternativas
Alternativa 1: Random Forest.
Alternativa 2: Regressão Linear.
Alternativa 3: Digitalização da Imagem.
Alternativa 4: Big Data.
Alternativa 5: Processamento de Linguagem Natural.
