O aprendizado de máquina (ML), ramo da inteligência artificial, utiliza algoritmos e dados para simular o aprendizado humano, melhorando sua precisão com o tempo.
Avanços tecnológicos recentes impulsionaram aplicações inovadoras de ML, como sistemas de recomendação e veículos autônomos.
ML se divide em aprendizado supervisionado (dados rotulados), não supervisionado (dados não rotulados) e semi-supervisionado (combinação de ambos).
O aprendizado profundo, subcampo do ML, utiliza redes neurais profundas para processar dados não estruturados, como imagens e texto, com grande sucesso em áreas como visão computacional e processamento de linguagem natural.
Aplicações práticas de ML incluem reconhecimento de fala, atendimento ao cliente via chatbots, visão computacional, mecanismos de recomendação e detecção de fraudes.
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