Mas afinal o que é Inteligência Artificial e o que é Aprendizado de Máquina? Entenda o básico do assunto em um texto criado 70% por uma IA.

A inteligência artificial (IA) é um campo de pesquisa que envolve o desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender e realizar tarefas complexas, que normalmente exigem inteligência humana. Aprendizado de máquina é uma subárea da IA que se concentra em desenvolver algoritmos que podem aprender a partir de dados. Neste texto, vamos explicar de forma simples o que é inteligência artificial e aprendizado de máquina, como eles funcionam e como são aplicados na vida cotidiana.

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O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é uma técnica que busca criar programas de computador capazes de simular a inteligência humana. Isso inclui a capacidade de aprender, raciocinar, resolver problemas e reconhecer padrões. Esses programas são desenvolvidos por meio de algoritmos, que são instruções para o computador realizar uma tarefa específica.

O que é aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina é uma subárea da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que podem aprender a partir de dados. Em outras palavras, o objetivo do aprendizado de máquina é fazer com que o computador aprenda a reconhecer padrões em dados sem que esses padrões sejam explicitamente programados.

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Como funciona o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina envolve três etapas principais: coleta de dados, treinamento e inferência.

Na primeira etapa, são coletados dados relevantes para o problema que se deseja resolver. Por exemplo, se quisermos desenvolver um algoritmo capaz de reconhecer imagens de gatos, é preciso coletar uma grande quantidade de imagens de gatos.

Na etapa de treinamento, o algoritmo é alimentado com os dados coletados e é ajustado para aprender a reconhecer padrões nesses dados. Por exemplo, o algoritmo pode aprender a reconhecer as características que distinguem um gato de outros animais, como cachorros ou pássaros.

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Finalmente, na etapa de inferência, o algoritmo é testado em novos dados para ver se ele é capaz de reconhecer corretamente os padrões aprendidos durante o treinamento. Por exemplo, pode-se apresentar ao algoritmo uma imagem de um gato que ele nunca viu antes e verificar se ele é capaz de identificar corretamente o animal.

Texto de Beto Menali, com ajuda do ChatGPT

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