Aprendizagem automática (Machine Learning)

Existem vários tipos de algoritmos de aprendizagem automática, incluindo os supervisionados, não supervisionados e de reforço. Os algoritmos supervisionados são treinados em pares de entrada e saída para aprender a esquematizar novos dados de entrada para as saídas corretas. Os algoritmos não supervisionados exploram a estrutura subjacente dos dados para encontrar padrões e agrupamentos sem informações prévias sobre as respostas corretas. Já os algoritmos de reforço são treinados através da interação com um ambiente, recebendo recompensas ou penalizações conforme as suas ações.

A aprendizagem automática é amplamente utilizada em diversos domínios, como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, visão computacional, recomendação de conteúdo, previsão de séries temporais, deteção de fraudes, diagnóstico médico, entre outros. Ela permite que os sistemas de IA se adaptem e melhorem ao longo do tempo, aprendendo com grandes volumes de dados e fornecendo insights valiosos e soluções precisas para problemas complexos. É importante destacar que a aprendizagem automática é apenas uma parte da inteligência artificial. A IA abrange uma variedade de técnicas e abordagens, que vão além da aprendizagem automática, como lógica simbólica, redes neuronais artificiais, sistemas especialistas e muito mais.