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Aprendizado de Máquina1

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O Que é Aprendizado de Máquina?

Aprendizado de máquina, ou machine learning, refere-se ao desenvolvimento de sistemas capazes de aprender e melhorar a partir de experiências, sem programação explícita. Concentra-se na criação de algoritmos capazes de modificar seu próprio comportamento ao receberem novos dados. Diferentemente da programação tradicional, na qual as regras são claras, a inteligência artificial adapta as suas respostas a partir de padrões e informações que adquire durante a sua execução.

Como Funciona o Aprendizado de Máquina?

O fundamento do aprendizado de máquina é a possibilidade de ensinar computadores a partir de dados. Isto é feito com algoritmos que, expostos a grandes volumes de informações, conseguem identificar padrões e regularidades. Contudo, há vários tipos de machine learning a depender do modelo de treinamento. É possível utilizar um conjunto de dados com rótulos, buscar padrões em dados sem rótulos ou mesmo agir por tentativa e erro.

Para que Serve o Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina serve a uma ampla gama de aplicações comuns. Está por trás dos sistemas de recomendação das plataformas de streaming, que sugerem conteúdos a partir das preferências de cada usuário. Além disso, é fundamental em sistemas de diagnóstico médico a fim de ajudar na detecção precoce de doenças a partir de imagens e informações de pacientes. Aliás, o machine learning também exerce um papel crucial na tecnologia por trás dos veículos autônomos, na interpretação de dados sensoriais e na escolha de decisões de condução. Portanto, essa tecnologia não é apenas um campo de estudo acadêmico, mas um componente vital em muitos aspectos do dia a dia atual e se tornará um assunto ainda mais corriqueiro no futuro.