No que se refere às novas tecnologias, julgue o item.O apren...

Gabarito: C - Certo

O tema abordado na questão faz referência ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning), que é de fato um subcampo da Inteligência Artificial (IA). Este ramo da IA foca no desenvolvimento de sistemas capazes de aprender a partir de dados. Isso é feito através da construção de algoritmos que, ao serem expostos a dados, são capazes de identificar padrões, realizar previsões e tomar decisões com certa autonomia, melhorando seu desempenho conforme recebem mais informações ou feedback.

Os conhecimentos necessários para resolver a questão incluem uma compreensão básica de IA e suas subáreas, especialmente o Aprendizado de Máquina. É fundamental entender que, ao contrário de programas tradicionais, os modelos de aprendizado de máquina se ajustam e melhoram ao longo do tempo sem que seja necessário reprogramá-los manualmente. Eles fazem isso através da análise de novos dados e ajuste dos seus parâmetros internos, processo que é frequentemente descrito como "aprendizagem".

Essa capacidade de aprender com o feedback e melhorar a tomada de decisões é o que torna o aprendizado de máquina uma área tão poderosa e revolucionária na ciência da computação e diversas outras aplicações práticas, como reconhecimento de fala, visão computacional, análise de mercado financeiro, entre outros.

Portanto, a afirmação é correta pois descreve acuradamente o aprendizado de máquina e seu papel dentro do campo da Inteligência Artificial.

Certo.

O aprendizado de máquina (machine learning) é um subcampo da inteligência artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos sistemas aprenderem a partir dos dados. O objetivo é melhorar o desempenho e a tomada de decisões dos sistemas ao longo do tempo, ajustando-se com base no feedback recebido. Esses algoritmos identificam padrões nos dados e utilizam esses padrões para fazer previsões ou tomar decisões sem serem explicitamente programados para realizar essas tarefas.

-IA

O aprendizado de máquina (machine learning) é, de fato, um subcampo da inteligência artificial que se caracteriza pela capacidade de sistemas aprenderem com dados.

Por que a afirmação está correta?

• Aprendizagem com dados: A principal característica do aprendizado de máquina é a capacidade de os sistemas aprenderem a partir de dados, identificando padrões e relações complexas que seriam difíceis ou impossíveis de programar manualmente.
• Melhora contínua: Os modelos de aprendizado de máquina são capazes de se ajustar e melhorar ao longo do tempo, à medida que são expostos a novos dados. Isso permite que eles se tornem mais precisos e confiáveis em suas previsões e decisões.
• Feedback: O feedback é fundamental para o processo de aprendizado. Os sistemas de aprendizado de máquina utilizam o feedback recebido para ajustar seus parâmetros e melhorar seu desempenho.

Exemplos de aplicações de aprendizado de máquina:

• Reconhecimento de padrões: Imagens, voz, texto.
• Previsão: Previsão de vendas, de falhas em equipamentos, de preços de ações.
• Classificação: Classificação de emails como spam ou não spam, de clientes em diferentes segmentos.
• Recomendação: Sugestão de produtos, filmes, músicas.

Em resumo:

O aprendizado de máquina é uma área em constante evolução que tem revolucionado diversas áreas, desde a medicina até o marketing. Ao permitir que os sistemas aprendam com os dados, o aprendizado de máquina torna possível a criação de soluções mais inteligentes e personalizadas.