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Algoritmos de aprendizado de máquina (ou algoritmos de machine learning) consistem em uma classe de algoritmos que são capazes de aprender. Em vez de seguir instruções específicas pré-programadas, os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem a partir dos dados, identificando relações, fazendo previsões ou tomando decisões com base nesses padrões identificados.
Os algoritmos de aprendizado de máquina têm uma ampla gama de aplicações, incluindo reconhecimento de fala, visão computacional, processamento de linguagem natural, recomendação de produtos, detecção de fraudes, diagnóstico médico e muitos outros campos.
Algoritmos supervisionados são treinados em um conjunto de dados rotulado, onde cada exemplo é acompanhado por uma etiqueta ou resultado esperado. Eles aprendem a fazer previsões ou classificações com base nesses exemplos rotulados.
Algoritmos não supervisionados são usados quando não há rótulos nos dados de treinamento. Eles exploram a estrutura e os padrões nos dados para encontrar agrupamentos, associações ou outras informações relevantes.
Algoritmos de aprendizado por reforço aprendem a partir da interação com um ambiente. Eles recebem feedback em forma de recompensas ou punições por suas ações e aprendem a tomar decisões que maximizam a recompensa ao longo do tempo.