P: O que é aprendizado de máquina?
R: Aprendizado de máquina é um subcampo da ciência da computação que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados, usando algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre os dados.
P: De onde surgiu a ideia do aprendizado de máquina?
R: A ideia do aprendizado de máquina veio do trabalho em inteligência artificial.
P: Como funcionam os algoritmos usados no aprendizado de máquina?
R: Os algoritmos usados no aprendizado de máquina seguem instruções programadas, mas também podem fazer previsões ou tomar decisões com base em dados. Eles criam um modelo a partir de entradas de amostra.
P: Quando o aprendizado de máquina é usado?
R: O aprendizado de máquina é usado quando não é possível projetar e programar algoritmos explícitos. Entre os exemplos estão a filtragem de spam, a detecção de invasores de rede ou de pessoas mal-intencionadas trabalhando para violar dados, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR), os mecanismos de busca e a visão computacional.
P: Quais são alguns dos riscos do uso da aprendizagem automática?
R: O uso da aprendizagem automática tem riscos, inclusive a criação de modelos finais que são "caixas pretas" e criticados por preconceitos em contratações, justiça criminal e reconhecimento de rostos.
P: O que significa para um modelo de aprendizado de máquina ser uma "caixa preta"?
R: Um modelo de aprendizado de máquina "caixa preta" significa que seus processos de tomada de decisão não são facilmente explicáveis ou compreensíveis por humanos.
P: Quais são alguns exemplos de aplicações do aprendizado de máquina?
R: Alguns exemplos de aplicações do aprendizado de máquina incluem filtragem de spam, detecção de invasores de rede, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), mecanismos de busca e visão computacional.
