≡Como a IA Aprende? (Machine Learning)
O que significa “aprender” para uma máquina:
IA baseada em dados ajusta parâmetros internos para prever resultados.
Exemplo: Google Maps aprende padrões de trânsito para prever congestionamentos.
Dados como base do aprendizado:
Modelos são alimentados com exemplos para reconhecer padrões.
Exemplo: Spotify analisa playlists para recomendar músicas.
Treinamento vs uso real:
IA supervisionada aprende padrões antes de ser usada em situações reais.
Exemplo: Modelos de detecção de fraude em bancos treinados com histórico de transações.
Tipos de aprendizado:
Supervisionado: recebe respostas corretas para aprender (ex.: classificar emails como “spam” ou “não spam”).
Não supervisionado: detecta padrões sem rótulos (ex.: clusterização de clientes para marketing).
Por reforço: aprende por tentativa e erro (ex.: AlphaGo aprendendo estratégias de Go).
Erros e ajustes (feedback):
IA melhora precisão com base em resultados anteriores.
Exemplo: Netflix ajusta recomendações após avaliações do usuário.
Você sabia?
