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Sagot :
Dizer que os sistemas de inteligência artificial (IA) "aprendem com dados" significa que esses sistemas utilizam informações fornecidas para identificar padrões, fazer previsões e tomar decisões. Aqui está uma explicação em etapas simples:
- Coleta de Dados: A IA começa com uma grande quantidade de dados relevantes para a tarefa que precisa aprender. Esses dados podem incluir textos, imagens, números, sons, etc.
- Treinamento: O sistema de IA é então treinado usando esses dados. Durante o treinamento, a IA processa os dados várias vezes, ajustando internamente seus parâmetros (ou "pesos") para melhorar a precisão das previsões ou decisões.
- Identificação de Padrões: À medida que a IA processa os dados, ela aprende a reconhecer padrões e relações dentro deles. Por exemplo, um sistema de IA que analisa fotos de animais pode aprender a identificar características que distinguem um gato de um cachorro.
- Feedback e Ajustes: Durante o treinamento, a IA recebe feedback sobre a precisão de suas previsões ou classificações. Com base nesse feedback, ela ajusta seus parâmetros para melhorar continuamente seu desempenho.
- Generalização: Após o treinamento, a IA pode aplicar o que aprendeu a novos dados que não estavam no conjunto de treinamento. Isso significa que ela pode fazer previsões ou tomar decisões precisas com base em informações que nunca viu antes.
- Atualização Contínua: Em muitos casos, os sistemas de IA continuam a aprender e se adaptar com novos dados ao longo do tempo, o que lhes permite melhorar continuamente e se ajustar a mudanças ou novas informações.
Em resumo, "aprender com dados" refere-se ao processo pelo qual os sistemas de IA usam dados para reconhecer padrões, melhorar suas previsões e tomar decisões mais informadas. É uma forma de ensinar computadores a realizar tarefas de maneira inteligente, semelhante a como os humanos aprendem com a experiência.
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