Glossário

Aprendizagem automática

O que é Aprendizagem automática?

O machine learning é um ramo da inteligência artificial em que os computadores deduzem padrões a partir de dados, em vez de cada regra ser programada explicitamente. Consoante a tarefa, os modelos aprendem com exemplos etiquetados (supervisionada), com dados não etiquetados (não supervisionada) ou através de recompensas (por reforço). As aplicações vão de filtros de spam e previsões de procura a recomendações de produtos. A qualidade depende muito da quantidade e da qualidade dos dados de treino.

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Termos relacionados

Deep learning

O deep learning é um ramo do machine learning que utiliza redes neuronais artificiais com muitas camadas. Estas redes aprendem, a partir de grandes quantidades de dados, quais as características relevantes – desde arestas em imagens a relações de significado em textos. O deep learning está na base dos atuais modelos de linguagem, do reconhecimento de imagem e de voz e da tradução automática, e exige normalmente uma capacidade de cálculo e dados de treino consideráveis.

redes neuronais
machine learning
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Aprendizagem supervisionada

Na aprendizagem supervisionada, um modelo aprende com exemplos cuja resposta correta já é conhecida, como e-mails etiquetados como «spam» ou «não spam». A partir deles, deduz regras para classificar casos novos e desconhecidos ou para prever valores. As tarefas típicas são a classificação e a regressão; a maior parte do esforço vai para a criação de dados corretamente etiquetados.

Aprendizagem automática
Training
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Aprendizagem não supervisionada

Na aprendizagem não supervisionada, um modelo recebe dados sem respostas corretas predefinidas e procura estruturas por conta própria. Os métodos típicos são o clustering, que agrupa registos semelhantes, e a redução de dimensionalidade, que condensa muitas características em algumas essenciais. As organizações utilizam-na para descobrir segmentos de clientes ou detetar transações invulgares; os grupos encontrados têm depois de ser interpretados por especialistas da área.

Aprendizagem automática
Clustering
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Aprendizagem por reforço (RL)

A aprendizagem por reforço é um ramo da aprendizagem automática em que um agente aprende por tentativa e erro. Atua num ambiente, recebe recompensas por bons resultados e penalizações por maus resultados e, desta forma, desenvolve uma estratégia que maximiza a recompensa total. Entre os exemplos conhecidos contam-se programas que dominam jogos de tabuleiro como o Go, o controlo de robôs e a afinação de modelos de linguagem com base em avaliações humanas.

método de aprendizagem
recompensa
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