Aprendizagem automática - definição
Aprendizagem automática - definição
A aprendizagem automática (Machine Learning) é um domínio da ciência informática e da inteligência artificial que trata da criação de algoritmos e modelos matemáticos que permitem aos computadores aprender autonomamente a partir de dados, sem ter de programar cada regra de ação. O principal objetivo da aprendizagem automática é detetar padrões, relações e estruturas em conjuntos de dados e depois utilizar esta informação para tomar decisões, classificar, prever ou gerar novos dados.
O processo de aprendizagem envolve a otimização de um modelo matemático de forma a minimizar os erros de previsão nos dados de aprendizagem. Estes modelos podem assumir Outras formas - desde simples regressões lineares a complexas redes neuronais - e os seus parâmetros são ajustados como resultado de um processamento iterativo de dados . Em função da natureza da supervisão, é feita uma distinção entre aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, que diferem no tipo de informação disponível e no objetivo da formação.
A aprendizagem automática é amplamente utilizada em áreas como a análise de dados , o reconhecimento de imagens e de voz, a tradução de línguas, o diagnóstico médico, a previsão financeira, os sistemas de recomendação ou o controlo autónomo. Tanto a qualidade dos dados como a seleção de caraterísticas adequadas (engenharia de caraterísticas), que determinam a eficácia do modelo final, são cruciais neste domínio. São igualmente importantes as questões da generalização - ou seja, a capacidade de o modelo funcionar corretamente em dados desconhecidos - e da robustez face a erros e ao sobreajustamento.
O desenvolvimento da aprendizagem automática é apoiado pelo aumento da capacidade computacional, pela disponibilidade de grandes conjuntos de dados e pelos avanços na teoria algoritmos, tornando este domínio um dos principais pilares da informática e da automação modernas.
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