Você diz supervisionado ou supervisionado?

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Você diz supervisionado ou supervisionado?
Você diz supervisionado ou supervisionado?
Anonim

verbo (usado com objeto), o·ver·ser, o·sobre·visto, o·sobre·ver. dirigir (trabalho ou trabalhadores); supervisionar; gerenciar: Ele foi contratado para supervisionar as equipes de construção. para ver ou observar secretamente ou não intencionalmente: Aconteceu de supervisionar o ladrão saindo do local. Ele foi supervisionado roubando as cartas.

O que é supervisionado ou supervisionado correto?

BizWritingTip resposta: “Supervisionar” é um verbo e significa “supervisionar”. O pretérito é “oversaw.”

Qual é outro termo para supervisionar?

guiado, gerenciado, operado, presidido (sobre), executado.

O que significa quando algo é supervisionado?

verbo transitivo. 1: inspecione, assista De sua casa no topo da colina, ele pode observar o rio abaixo. 2a: inspecionar, examinar supervisiona todas as novas máquinas. b: vigiar e dirigir (uma empresa, um grupo de trabalhadores, etc.)

Como você usa supervisionado?

Exemplo de frase supervisionada

  1. Ele os observou, lembrando-se de uma vez em que supervisionou o treinamento de todos os guerreiros Imortais. …
  2. Incríveis dezesseis mil flechas flamejantes foram lançadas por uma equipe supervisionada pelo supervisor de efeitos especiais Neil Corbould.

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Quando usar supervisionado ou supervisionado?

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BizWritingTip resposta: “Supervisionar” é um verbo e significa “supervisionar”. O pretérito é “oversaw.” Está supervisionado uma ou duas palavras? Supervisão é definida como ter vigiado ou dirigido algo. Um exemplo de supervisão é ter assistido a um grupo de membros da equipe concluir seu projeto ontem.

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O aprendizado de máquina é semi-supervisionado?

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Aprendizado semi-supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina. Refere-se a um problema de aprendizado (e algoritmos projetados para o problema de aprendizado) que envolve uma pequena porção de exemplos rotulados e um grande número de exemplos não rotulados a partir dos quais um modelo deve aprender e fazer previsões sobre novos exemplos.

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Algoritmos de aprendizado profundo podem ser aplicados a tarefas de aprendizado não supervisionado. Este é um benefício importante porque os dados não rotulados são mais abundantes do que os dados rotulados. Exemplos de estruturas profundas que podem ser treinadas de maneira não supervisionada são compressores de história neural e redes de crenças profundas.