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Nos últimos anos, o termo “aprendizado de máquina” vem aparecendo em várias discussões e fóruns, mas o que exatamente isso significa? O aprendizado de máquina pode ser definido como um método para análise de dados, com base no reconhecimento de padrões e no aprendizado computacional. É composto por diferentes algoritmos, como redes neurais, árvores de decisão, redes bayesianas, etc. O aprendizado de máquina usa esses algoritmos para aprender com os dados e recuperar insights ocultos dos dados. O processo de aprendizado é iterativo; portanto, os novos dados também são tratados sem nenhuma supervisão. A ciência de aprender com dados anteriores e usá-los para dados futuros não é nova, mas está ganhando mais popularidade.
O que é aprendizado de máquina?
Enquanto algumas pessoas acreditam que o aprendizado de máquina não é melhor do que os métodos tradicionais de programação de computadores que ainda estão em uso, muitos consideram o aprendizado de máquina uma revolução no campo da inteligência artificial (IA). Eles acreditam que, usando essa tecnologia, as máquinas serão capazes de aprender e fazer coisas com sua própria experiência, em vez de simplesmente seguir instruções humanas.
Para entender mais sobre o significado do aprendizado de máquina, podemos compará-lo à programação de computador tradicional. As seções a seguir discutirão mais sobre o aprendizado de máquina e sua diferença em relação à programação tradicional. (Para alguns dos prós e contras do aprendizado de máquina, consulte As promessas e as armadilhas do aprendizado de máquina.)
