Uma equipe deve criar um modelo que determine se as pessoas nas imagens estão usando a marca de varejo da empresa. Dado um conjunto de dados de imagem rotulado, qual tipo de modelo de machine learning é o mais apropriado?

Uma Rede Neural Convolucional (CNN) é a mais apropriada porque é especializada em processamento de imagens, como reconhecimento de objetos e classificação. CNNs usam camadas convolucionais para extrair características hierárquicas das imagens, o que é essencial para identificar a marca de varejo. Latent Dirichlet Allocation (LDA) é para modelagem de tópicos em texto. Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são usadas para dados sequenciais, como texto ou séries temporais. O agrupamento K-means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado para agrupar dados, não para classificação de imagens rotuladas.