Aprendizagem de maquina

ICEC – Instituto Cuiabá de Ensino e Cultura – Cuiabá/MT

Aprendizado de Máquina

Cuiabá 2013
Introdução

A aprendizagem de máquina é um subcampo da inteligência artificial dedicado ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitam ao computador aprender, isto é, que permitam ao computador aperfeiçoar seu desempenho em alguma tarefa. Enquanto que na Inteligência Artificial existem dois tipos de raciocínio: indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e dedutivo. A aprendizagem de máquina só se preocupa com o indutivo. Algumas partes da aprendizagem de máquina estão intimamente ligadas à dada e estatística. Sua pesquisa foca nas propriedades dos métodos estatísticos, assim como sua complexidade computacional. Sua aplicação prática inclui o processamento de linguagem natural, motores de busca, diagnósticos médicos, bioinformática, reconhecimento de fala, reconhecimento de escrita, visão computacional e locomoção de robôs. No aprendizado de maquina possui dois paradigmas: aprendizado supervisionado e o não supervisionado.

Desenvolvimento

Aprendizado de Máquina é uma área de IA cujo objetivo é o desenvolvimento de técnicas computacionais sobre o aprendizado bem como a construção de sistemas capazes de adquirir conhecimento de forma automática. Em geral é difícil articular o conhecimento que precisamos construir um sistema de inteligência artificial, na verdade, algumas vezes não temos este conhecimento, em alguns casos podemos construir sistemas em que eles mesmos aprendem o conhecimento necessário. O objetivo do aprendizado é realizar uma memorização no computador, melhorando as habilidades motoras e cognitivas. Um sistema de aprendizado toma as decisões baseado em experiências acumuladas por meio de solução bem sucedida de problemas anteriores, além de ser uma ferramenta poderosa para aquisição automática de conhecimento, entretanto não existe um único algoritmo que represente melhor