Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina, geralmente abreviado como "ML", é um tipo de inteligência artificial (IA) que "aprende" ou se adapta com o tempo. Em vez de seguir regras estáticas codificadas em um programa, a tecnologia de ML identifica padrões de entrada e contém algoritmos que evoluem com o tempo.

O aprendizado de máquina tem uma grande variedade de aplicações, muitas das quais já fazem parte da vida cotidiana. Veja abaixo alguns exemplos:

  1. Diagnósticos médicos
  2. Veículos autônomos
  3. Segmentação de anúncios online – Google AdSense e Facebook Advertising
  4. Reconhecimento de fala – Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana e Apple Siri
  5. Reconhecimento de imagem – pesquisa de imagens do Google, reconhecimento facial no Facebook e no Apple Photos

Exemplo de veículo autônomo

Os veículos autônomos incorporam aprendizado de máquina para melhorar sua segurança e confiabilidade. Um carro autônomo que usa inteligência artificial tradicional pode responder a quaisquer condições da estrada para as quais tenha sido programado. No entanto, se o software encontrar uma entrada não reconhecida, o carro poderá recorrer a uma medida de segurança alternativa, como diminuir a velocidade, parar ou exigir uma intervenção manual.

O aprendizado de máquina pode permitir que um veículo reconheça eventos e objetos que não foram programados explicitamente no código-fonte. Por exemplo, um carro pode ser programado para reconhecer semáforos, mas não luzes piscantes em barreiras de obras. Ao aprender com a experiência — possivelmente registrando o comportamento de condução de um motorista humano —, o carro começará a reconhecer barreiras de obras e responderá de acordo.

A tecnologia de ML é o que permite que os veículos autônomos diferenciem objetos na estrada, como carros, bicicletas, pessoas e animais. Ela também ajuda os automóveis a dirigir com mais confiabilidade em condições climáticas imperfeitas e em estradas sem faixas bem definidas. O objetivo é permitir que os veículos dirijam como humanos, evitando erros causados por falhas humanas.

Atualizado June 10, 2019 por Per C.

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