{"id":33658,"date":"2025-02-07T05:40:17","date_gmt":"2025-02-07T08:40:17","guid":{"rendered":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/02\/07\/coce-entende-o-vocabulario-da-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2025-02-07T05:40:17","modified_gmt":"2025-02-07T08:40:17","slug":"coce-entende-o-vocabulario-da-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/02\/07\/coce-entende-o-vocabulario-da-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"coc\u00ea entende o vocabul\u00e1rio da intelig\u00eancia artificial?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div data-v-232111b4=\"\" data-v-0413e3c7=\"\">\n<h2 class=\"bullet mt-0\" data-v-232111b4=\"\">Aprendizagem autom\u00e1tica<\/h2>\n<p><!----><\/p>\n<p class=\"bullet\" data-v-232111b4=\"\">O princ\u00edpio da aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 inspirado no funcionamento do c\u00e9rebro humano. E particularmente das redes neurais, nas quais o aprendizado refor\u00e7a as conex\u00f5es entre certos neur\u00f4nios e as enfraquece entre outros.<\/p>\n<p><!----><\/p>\n<p class=\"bullet\" data-v-232111b4=\"\">Essa aprendizagem pode ser supervisionada, para que o sistema aprenda a classificar novos dados de um modelo, por exemplo, para detectar spam em um e-mail.<\/p>\n<p><!----><\/p>\n<p class=\"bullet\" data-v-232111b4=\"\">A aprendizagem tamb\u00e9m pode ser n\u00e3o supervisionada, quando a m\u00e1quina descobre padr\u00f5es ou categorias nos dados que s\u00e3o invis\u00edveis \u00e0 primeira vista, permitindo, por exemplo, que um comerciante online detecte tend\u00eancias de compra.<\/p>\n<p><!----><\/p>\n<p class=\"bullet\" data-v-232111b4=\"\">Essa aprendizagem tamb\u00e9m pode ser de refor\u00e7o, com um m\u00e9todo repetitivo de tentativa e erro no qual o sistema \u00e9 penalizado ou recompensado dependendo do resultado de suas escolhas, a fim de aprender e melhorar seu desempenho.<\/p>\n<p><!----><\/p>\n<p class=\"bullet\" data-v-232111b4=\"\">Por exemplo, um ve\u00edculo aut\u00f4nomo cujo objetivo final seria chegar a um local o mais r\u00e1pido poss\u00edvel, mas com seguran\u00e7a, e que aprenderia a n\u00e3o ultrapassar o sinal vermelho, correndo o risco de perder um pouco de tempo.<\/p>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><script>!function(f,b,e,v,n,t,s) {if(f.fbq)return;n=f.fbq=function() {n.callMethod? n.callMethod.apply(n,arguments):n.queue.push(arguments)}; if(!f._fbq)f._fbq=n;n.push=n;n.loaded=!0;n.version='2.0'; n.queue=[];t=b.createElement(e);t.async=!0; t.src=v;s=b.getElementsByTagName(e)[0]; s.parentNode.insertBefore(t,s)}(window, document,'script', 'https:\/\/connect.facebook.net\/en_US\/fbevents.js'); fbq('init', '1425099884432564'); fbq('track', 'PageView', { content_name: 'Do algoritmo ao &#39;chatbot&#39;: voc\u00ea entende o vocabul\u00e1rio da intelig\u00eancia artificial?', content_ids: [77838,13703,81917,83302,81430,83158], is_closed: false, });<\/script><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/www.uol.com.br\/tilt\/noticias\/afp\/2025\/02\/07\/do-algoritmo-ao-chatbot-voce-entende-o-vocabulario-da-inteligencia-artificial.htm\">Link da Materia direta da fonte <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aprendizagem autom\u00e1tica O princ\u00edpio da aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 inspirado no funcionamento do c\u00e9rebro humano. E particularmente das redes neurais, nas quais o aprendizado refor\u00e7a as conex\u00f5es entre certos neur\u00f4nios e as enfraquece entre outros. Essa aprendizagem pode ser supervisionada, para que o sistema aprenda a classificar novos dados de um modelo, por exemplo, para detectar spam em um e-mail. A aprendizagem tamb\u00e9m pode ser n\u00e3o supervisionada, quando a m\u00e1quina descobre padr\u00f5es ou categorias nos dados que s\u00e3o invis\u00edveis \u00e0 primeira vista, permitindo, por exemplo, que um comerciante online detecte tend\u00eancias de compra. Essa aprendizagem tamb\u00e9m pode ser de refor\u00e7o, com um m\u00e9todo repetitivo de tentativa e erro no qual o sistema \u00e9 penalizado ou recompensado dependendo do resultado de suas escolhas, a fim de aprender e melhorar seu desempenho. Por exemplo, um ve\u00edculo aut\u00f4nomo cujo objetivo final seria chegar a um local o mais r\u00e1pido poss\u00edvel, mas com seguran\u00e7a, e que aprenderia a n\u00e3o ultrapassar o sinal vermelho, correndo o risco de perder um pouco de tempo. 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