Aprendizado de máquina

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A aprendizagem automática é um sub-campo da inteligência artificial dedicado ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitam ao computador aprender, isto é, que permitam ao computador aperfeiçoar seu desempenho em alguma tarefa. Enquanto que na Inteligência Artificial existem dois tipos de raciocínio - o indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo - o aprendizado de máquina só se preocupa com o indutivo.

Algumas partes da aprendizagem automática estão intimamente ligadas à mineração de dados e estatística. Sua pesquisa foca nas propriedades dos métodos estatísticos, assim como sua complexidade computacional. Sua aplicação prática inclui o processamento de linguagem natural, motores de busca, diagnósticos médicos, bioinformática, reconhecimento de fala, reconhecimento de escrita, visão computacional e locomoção de robôs.

Abordagens:

  • Aprendizagem Supervisionado (Ex: Etiquetar)
  • Aprendizagem Não Supervisão (Clustering, Estatística)
  • Aprendizagem por Reforço (Informação de entrada como feedback)
  • Tradução (Semelhante ao Supervisionado, mas sem uma função explícita)
  • Aprendizado Multitarefa

Ver também[editar | editar código-fonte]

Notas

Referências

Ligações externas[editar | editar código-fonte]