A inteligência artificial é o campo da computação que se dedica à criação de máquinas capazes de realizar tarefas que, até então, requerem inteligência humana. Isso significa que os algoritmos desenvolvidos para essas máquinas devem ser capazes de aprender, raciocinar e tomar decisões como se fossem humanos. Existem várias formas de se implementar a inteligência artificial, mas a maioria dos algoritmos se baseia em aprendizado de máquina.

Aprendizado de máquina é um campo da inteligência artificial que se dedica à criação de sistemas capazes de aprender por si mesmos. Isso significa que, ao contrário dos programas convencionais, os programas de aprendizado de máquina não precisam ser codificados com as regras e heurísticas necessárias para resolver um problema.

Em vez disso, eles podem ser treinados usando dados (como exemplos de entrada e saída desejados) e depois generalizar esses dados para resolver novos problemas. Existem vários tipos diferentes de aprendizado de máquina, mas os três principais são o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado e o aprendizado por reforço.

O aprendizado supervisionado é o tipo mais comumente usado, pois requer menos dados do que os outros dois tipos. Neste tipo de aprendizado, os dados são rotulados com as respostas corretas (ou seja, a saída desejada), permitindo que o algoritmo aprenda a identificar padrões nos dados e produzir as respostas corretas. O aprendizado não supervisionado é um pouco menos comum, pois requer um conjunto bem maior de dados não rotulados para funcionar bem.

Neste tipo de aprendizado, o algoritmo tenta encontrar padrões nos dados por si mesmo sem a orientação do rótulo correto. Por fim, o aprendizado por reforço é um tipo relativamente novo de aprendizagem que está ganhando popularidade devido à sua eficácia em problemas complexos.

Neste tipo de aprendizagem, o algoritmo é treinado através da experiência, ou seja, ele recebe uma recompensa quando toma a decisão correta e uma punição quando toma decisão errada.

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