O treinamento de inteligências artificiais
O treinamento de inteligências artificiais consiste em ajustes de modelos matemáticos baseados em padrões de repetição observados pelos algoritmos desenvolvidos, possibilitando que a tecnologia possa tomar decisões ou gerar diferentes outputs baseados no modelo treinado.
Algumas das principais abordagens são:
- Aprendizado por reforço: este modelo é baseado em recompensar e penalidades, nesta abordagem a IA recebe uma recompensa toda vez que retorna um resultado desejado e sendo penalizada quando não retorna uma saída satisfatória. Desta forma ela entende quais são os padrões esperados e os repete ou aprimora em busca de mais recompensas.
- Aprendizado supervisionado: Neste modelo a IA recebe exemplos com os resultados esperados, associando as características e padrões dos dados recebidos para encontrar em novas entradas as mesmas características.
- Aprendizado não-supervisionado: neste padrão a IA encontra padrões por conta própria, recebendo uma quantidade de exemplos e os classificando por suas características comuns.
Existem várias outras abordagens de complexidade mais elevada que são usadas para o treinamento de IAs, atualmente duas se destacam no mercado de tecnologia: Árvore de Decisões e as Redes Neurais.
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