Machine learning em 5 perguntas: o que é, como funciona e por que erra

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma área da computação em que o programa aprende com exemplos em vez de seguir regras escritas por humanos. Em vez de programar “se X acontecer, faça Y”, o sistema recebe milhares de dados e identifica padrões para fazer previsões, como no reconhecimento de gatos a partir de fotos. O termo foi popularizado por Arthur Samuel na década de 1950.

Machine learning não é a mesma coisa que inteligência artificial: a IA é o campo maior e o machine learning é um dos caminhos, com o deep learning usando redes neurais de várias camadas. O aprendizado acontece em etapas como dados, treinamento e ajuste, com ciclos repetidos até melhorar as previsões, e existem tipos como supervisionado, não supervisionado e por reforço. Mesmo assim, algoritmos erram quando os dados são incompletos, desatualizados ou enviesados, além de limitações como alucinação e overfitting.