Aprendizagem de máquina
Abstract
A aprendizagem de máquina é um subcampo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os sistemas computacionais aprendam e melhorem automaticamente a partir de experiências passadas e dados, sem programação explícita. A aprendizagem e máquina se divide em dois modelos: Aprendizado supervisiona, onde os modelos são treinados em um conjunto de dados que inclui pares de entrada e saída (rótulos). O objetivo é aprender a mapear entradas para saídas, permitindo prever saídas para novas entradas; e o aprendizado não supervisionado, em que os modelos são treinados em dados que não possuem rótulos. O objetivo é encontrar padrões, estruturas ou grupos nos dados, como clusters. Em resumo, a aprendizagem de máquina é uma poderosa abordagem que permite que sistemas computacionais aprendam e tomem decisões com base em dados. Ela tem uma ampla gama de aplicações, incluindo reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, diagnóstico médico, recomendação de produtos, previsão do tempo, veículos autônomos e muito mais, é uma área em constante evolução, com grande potencial para impactar positivamente várias indústrias e setores.
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