Aprendizado de máquina (machine learning)

O aprendizado de máquina (machine learning) é a abordagem da inteligência artificial ✕ A inteligência artificial é a capacidade de um sistema de computador de realizar tarefas que associamos à inteligência humana, como entender linguagem, reconhecer imagens ou tomar decisões. Mais no glossário → em que um sistema aprende a partir de exemplos, em vez de alguém escrever manualmente cada regra. Ele recebe muitos dados — imagens, textos, números — e o modelo ajusta seus parâmetros até detectar padrões que depois aplica a casos novos. Por exemplo, após ver milhares de e-mails marcados como spam ✕ O spam são mensagens em massa não desejadas, normalmente por e-mail: muitas vezes publicidade, mas às vezes também veículo de phishing ou malware. Mais no glossário → , ele aprende a reconhecer um que nunca tinha visto antes. Distinguem-se o aprendizado supervisionado (com exemplos rotulados), o não supervisionado (busca estrutura por conta própria) e o por reforço (aprende por tentativa e recompensa). Quase toda a IA moderna, incluindo os grandes modelos de linguagem ✕ Um LLM é um modelo de IA treinado com enormes quantidades de texto para entender e gerar linguagem. É o motor de assistentes como o ChatGPT. Mais no glossário → , se baseia nesse princípio. Sua qualidade depende diretamente da quantidade e da qualidade dos dados de treinamento ✕ Os dados de treinamento são os exemplos com os quais um modelo de IA aprende. Sua quantidade e qualidade determinam o quão bom — e o quão enviesado — ele será. Mais no glossário → .