Machine Learning

Machine Learning (ML) é um campo da ciência da computação que permite que sistemas aprendam e melhorem seu desempenho de forma autônoma a partir de dados, sem depender de programação explícita para cada tarefa.

Características principais

• Subconjunto da Inteligência Artificial: foca em algoritmos que identificam padrões e fazem previsões.
• Aprendizado com dados: quanto maior e mais variada a base de dados, melhor o desempenho do modelo.
• Tomada de decisão: os algoritmos ajustam parâmetros internos para oferecer respostas, recomendações ou previsões.
• Melhoria contínua: os modelos podem evoluir com novos dados, refinando resultados ao longo do tempo.

Tipos de aprendizado

• Supervisionado: aprende com dados rotulados (ex.: prever preços de imóveis).
• Não supervisionado: identifica padrões sem rótulos (ex.: segmentação de clientes).
• Por reforço: aprende por tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades (ex.: robôs ou jogos).

Exemplos de aplicação

• Reconhecimento de voz e imagem.
• Sistemas de recomendação (filmes, música, compras).
• Detecção de fraudes em transações financeiras.
• Previsões médicas e diagnósticos assistidos.
• Veículos autônomos.

Limitações

• Dependência da qualidade e quantidade dos dados.
• Possibilidade de vieses e erros herdados das informações usadas no treinamento.
• Necessidade de supervisão humana em contextos críticos.