Em outras palavras, é um processo em que uma máquina é ensinada a reconhecer padrões em dados e a tomar decisões com base nesses padrões.
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Imagine que você quer que um computador seja capaz de reconhecer o rosto de um amigo em uma foto. O aprendizado de máquina seria usado para treinar o computador a identificar os recursos e características do rosto do seu amigo, para que possa reconhecê-lo em outras fotos.
Isso é feito alimentando o computador com uma grande quantidade de imagens rotuladas como “amigo” ou “não amigo”, de modo que ele possa aprender a distinguir as diferenças entre as duas categorias.
Machine learning tem muitas aplicações práticas, desde sistemas de reconhecimento de fala e detecção de fraudes em transações financeiras até carros autônomos e diagnósticos médicos. Em resumo, o aprendizado de máquina permite que as máquinas “aprendam” a partir dos dados e melhorem a precisão de suas decisões com o tempo.
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Fontes úteis para esse texto incluem o livro “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” de Kevin P. Murphy, o site Machine Learning Mastery mantido por Jason Brownlee, e publicações especializadas como o Journal of Machine Learning Research e o IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.
*O texto desta matéria foi parcialmente gerado pelo ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. As entradas de texto foram criadas pelo Curto News e as respostas intencionalmente reproduzidas na íntegra. As respostas do ChatGPT são geradas automaticamente e não representam opiniões da OpenAI ou de pessoas associadas ao modelo. Toda a responsabilidade pelo conteúdo publicado é do Curto News.
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