Machine Learning (Aprendizado de Máquina)

Conjunto de instruções que orienta o sistema a resolver um problema. Em IA, algoritmos definem como modelos aprendem, identificam padrões e fazem previsões.

Uso combinado de IA e regras automáticas para executar tarefas repetitivas com precisão, reduzindo esforço humano e acelerando processos internos.

Deep Learning usa redes neurais profundas para aprender padrões complexos em grande volume de dados, sendo ideal para visão computacional, NLP, recomendações e geração de conteúdo.

Entenda como funciona Ensemble Learning, seus principais métodos (bagging, boosting, stacking), vantagens e quando aplicar para melhorar a performance de modelos de IA.

Feature Engineering é o processo de criar e transformar variáveis para melhorar a performance dos modelos, combinando técnica, domínio e experimentação.

Hiperparâmetros são ajustes definidos antes do treinamento e que influenciam como o modelo aprende. Tuning adequado melhora precisão, estabilidade e generalização.

Inferência é o uso de um modelo treinado para gerar previsões em produção, onde latência, eficiência e estabilidade são essenciais.

Machine Learning é o campo da IA em que sistemas aprendem padrões a partir de dados para prever, classificar e automatizar decisões, sem depender de regras fixas.

Modelo é o sistema treinado que aprende padrões a partir de dados e gera previsões, classificações ou conteúdos novos. Pode ser simples, como regressões, ou complexo, como LLMs.

Modelo computacional composto por camadas de neurônios artificiais que aprendem padrões complexos em dados. É a base do Deep Learning e de aplicações modernas de visão computacional, NLP e previsão.

Transfer Learning reutiliza modelos pré-treinados para acelerar novos projetos de IA, reduzindo custo, tempo e necessidade de grandes datasets.

Treinamento é o processo em que o modelo aprende com dados históricos, ajustando seus parâmetros para reduzir erros e melhorar previsões.