Oi, pessoal!
Acabei de terminar o desafio sobre one-shot, zero-shot e few-shot e quis vir aqui compartilhar.
Zero-shot Prompt
Prompt: "Explique como a aprendizagem por reforço é utilizada em robôs autônomos."
Resultado do Prompt: A aprendizagem por reforço é um tipo de aprendizado de máquina onde um agente (no caso, um robô autônomo) aprende a tomar decisões através de tentativas e erros, recebendo recompensas por ações que levam a resultados positivos e penalidades por ações que levam a resultados negativos. Em robôs autônomos, essa técnica é usada para ensiná-los a navegar em ambientes complexos, interagir com objetos e tomar decisões em situações imprevistas. Por exemplo, um robô pode receber uma recompensa por conseguir atravessar uma sala sem colidir com obstáculos.
One-shot Prompt
Prompt: "Considere o exemplo: 'Aprendizagem supervisionada é um tipo de IA onde o modelo é treinado com dados rotulados para fazer previsões.' Agora, explique o que é aprendizagem não supervisionada."
Saída: A aprendizagem não supervisionada é um tipo de IA onde o modelo é treinado com dados não rotulados. Ao contrário da aprendizagem supervisionada, o objetivo é identificar padrões ou estruturas ocultas nos dados, como agrupamentos de clientes com base em comportamentos de compra.
Few-shot Prompt
Prompt: "Vamos ver alguns exemplos de como diferentes algoritmos de IA são aplicados:
'O algoritmo k-means é usado para agrupar clientes em segmentos de mercado.'
'O algoritmo de redes neurais convolucionais (CNNs) é utilizado para reconhecer imagens e padrões visuais.'
'O algoritmo de árvores de decisão é aplicado para prever se um email é spam ou não.'
Agora, explique como o algoritmo de regressão logística é utilizado em IA."
Saída: O algoritmo de regressão logística é utilizado em IA para classificação binária, ou seja, para prever se uma entrada pertence a uma de duas classes. Por exemplo, pode ser usado para determinar se uma mensagem é spam (1) ou não spam (0), baseando-se em características específicas do texto.
