{"id":250258,"date":"2023-02-05T08:45:00","date_gmt":"2023-02-05T05:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/howto.com.de\/o-aprendizado-de-maquina-e-o-futuro\/"},"modified":"2023-02-05T08:45:00","modified_gmt":"2023-02-05T05:45:00","slug":"o-aprendizado-de-maquina-e-o-futuro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/howto.com.de\/pt-pt\/o-aprendizado-de-maquina-e-o-futuro\/","title":{"rendered":"O aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 o futuro"},"content":{"rendered":"

\n O que \u00e9 aprendizado de m\u00e1quina? Em termos simples, esta \u00e9 uma das principais subse\u00e7\u00f5es da ci\u00eancia da intelig\u00eancia artificial, que inclui uma combina\u00e7\u00e3o de ci\u00eancias como matem\u00e1tica e an\u00e1lise discreta, estat\u00edstica matem\u00e1tica e onde sem otimiza\u00e7\u00e3o, porque a opera\u00e7\u00e3o das m\u00e1quinas precisa ser otimizada de alguma forma. Existem tais tipos de aprendizado: por exemplo, transfer<\/a>indo conhecimento especializado para a m\u00e1quina. Vamos nos debru\u00e7ar sobre eles com mais detalhes.\n<\/p>\n

\n Aprender pelo exemplo
\n<\/h2>\n

\n Uma m\u00e1quina inteligente recebe um banco de dados de exemplos positivos e negativos que est\u00e3o ligados a alguma regularidade desconhecida, ent\u00e3o regras s\u00e3o criadas de acordo com as quais a m\u00e1quina \u00e9 dividida em “ruim” e “boa”.\n<\/p>\n

\n Digamos que a separa\u00e7\u00e3o tenha passado, mas como verificar a exatid\u00e3o? Para isso, h\u00e1 uma amostra de exame de exemplos. As informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o inseridas na forma de um conjunto de descri\u00e7\u00f5es de recursos, mas os valores de alguns objetos nem sempre podem ser totalmente preenchidos. Nesse caso, \u00e9 desenvolvido um algoritmo que calcula o valor do objeto, de acordo com outras caracter\u00edsticas. \"OSurge a pergunta: “E se o valor foi perdido?” Em seguida, eles s\u00e3o preenchidos com fun\u00e7\u00f5es preditivas. Os sinais im\u00f3veis podem ser restaurados, por exemplo, se o sinal indicar quantidade, \u00e9 usado o m\u00e9todo de recupera\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o e, se for qualitativo, \u00e9 usado o m\u00e9todo de classifica\u00e7\u00e3o.\n<\/p>\n

\n Aprendizagem Dedutiva
\n<\/h2>\n

\n Prev\u00ea a formaliza\u00e7\u00e3o do conhecimento especializado, com a transfer\u00eancia para a MOE como base de conhecimento. Via de regra, esse m\u00e9todo \u00e9 considerado dom\u00ednio de um sistema especialista, mas o que \u00e9 um sistema especialista? ES \u00e9 um tipo de sistema de computador que pode substituir parcialmente um especialista para resolver alguma tarefa problem\u00e1tica.\"O\n<\/p>\n

\n Aprendizado de m\u00e1quina. Caminhos
\n<\/h3>\n

\n Como o aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 uma combina\u00e7\u00e3o de v\u00e1rias ci\u00eancias, os m\u00e9todos de aprendizado ser\u00e3o combinados, mas ainda assim a base \u00e9 a ci\u00eancia das redes neurais. Existem tais m\u00e9todos: Aprender com a ajuda de um professor – um par de “situa\u00e7\u00e3o, m\u00e9todo de solu\u00e7\u00e3o” \u00e9 fornecido. Inclui:\n<\/p>\n

\n Aprender sem a ajuda de um professor – apenas a “situa\u00e7\u00e3o” \u00e9 definida e o pr\u00f3prio sistema deve agrupar objetos em grupos, usando informa\u00e7\u00f5es sobre semelhan\u00e7as de objetos em pares. Inclui:\n<\/p>\n

\n Um m\u00e9todo de ensino especial – um par de “situa\u00e7\u00e3o, decis\u00e3o” \u00e9 dado. Apenas o algoritmo gen\u00e9tico est\u00e1 inclu\u00eddo. Existem tamb\u00e9m m\u00e9todos de aprendizado como ativo, multitarefa, aprendizado com muitas op\u00e7\u00f5es e assim por diante. Tudo foi projetado para ser o mais flex\u00edvel poss\u00edvel.\n<\/p>\n

\n Tarefas a serem resolvidas
\n<\/h3>\n

\n O aprendizado de m\u00e1quina pode resolver problemas relacionados a:\n<\/p>\n