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Aprendizado supervisionado, também conhecida como aprendizado de máquina, é definido pelo uso de conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos para classificar dados ou prever resultados com precisão. À medida que os dados de entrada são alimentados no modelo, o modelo ajusta seus pesos até que tenha sido ajustado adequadamente.
Machine learning (ML) é o subconjunto da IA que se concentra na construção de sistemas que aprendem, ou melhoram o desempenho, com base nos dados que consomem.
Enquanto a inteligência artificial (IA) pode ser definida, de modo amplo, como a ciência capaz de mimetizar as habilidades humanas, o machine learning é uma vertente específica da IA que treina máquinas para aprender com dados.
19 de jan. de 2024 · O Machine Learning é o campo mais amplo entre os três, representando um conjunto de algoritmos que permitem a um sistema aprender padrões a partir de dados e tomar decisões com base nesse aprendizado. Existem uma diversidade de algoritmos de ML e alguns deles estão dentro do campo do Deep Learning.
Se é o seu caso, não se preocupe: nas próximas linhas, você descobrirá o que é machine learning e conhecerá algumas aplicações que já adotam tecnologias do tipo.
Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina em português, é um campo da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que sistemas de computador aprendam e tomem decisões com base em dados, sem serem explicitamente programados para tarefas específicas.
Machine learning é a ciência do desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que os sistemas de computador usam para realizar tarefas sem instruções explícitas, confiando em padrões e inferências.
