Apresentação de Ciência e Tecnologia da Computação

Aprendizado de tecnologia (TL) e inteligência artificial (IA) são campos intimamente relacionados que avançaram significativamente nos últimos anos, revolucionando várias indústrias e a vida cotidiana. Inteligência artificial se refere ao conceito mais amplo de máquinas sendo capazes de realizar tarefas de uma forma que consideraríamos "inteligente", enquanto aprendizado de tecnologia é um subconjunto de IA que envolve o uso de algoritmos e modelos estatísticos para permitir que máquinas melhorem seu desempenho em tarefas específicas por meio da experiência. IA abrange uma ampla gama de tecnologias, incluindo sistemas baseados em regras, processamento de linguagem natural (NLP), robótica e visão computacional. ML, por outro lado, foca no desenvolvimento de modelos que aprendem padrões de dados, permitindo que sistemas façam previsões, classifiquem informações ou até mesmo gerem novos dados com base em experiências aprendidas.

Em sua essência, o aprendizado de máquina pode ser categorizado em três tipos principais: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. No aprendizado supervisionado, os modelos são treinados em dados rotulados, o que significa que os dados de entrada são pareados com a saída correta. Isso é comumente usado em tarefas como detecção de spam, classificação de imagens e reconhecimento de fala. O aprendizado não supervisionado, no entanto, lida com dados não rotulados, onde o sistema tenta identificar padrões ou agrupamentos ocultos, frequentemente usados em tarefas de clustering ou detecção de anomalias. O aprendizado por reforço é um sistema baseado em feedback onde um agente aprende a tomar ações dentro de um ambiente para maximizar recompensas cumulativas, comumente usado em robótica e jogos.

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