Q&A: Pode-se considerar que os rótulos são atributos de dados de entrada e saída no aprendizado de máquina?

Vi em um artigo que rótulos podem ser atributos de dados de entrada e de saída. Isso é correto? – Luis Felipe

Olá Luis Felipe, provavelmente esse artigo é relacionado ao aprendizado supervisionado e dados de treinamento, e seus vetores relacionados.

Nesse caso, sem dúvida os rótulos podem ser atributos de dados tanto de entrada como de saída, isto é, dados rotulados, que compõem tipicamente o processo de treinamento de qualquer aprendizado supervisionado.

Neste caso, poderíamos usar o ML/DL para treinar uma rede neural para fazer previsões, por exemplo, já que são infinitas as possibilidades de exemplos de aplicações.