Aprendizado de Máquina


Aprendizado de máquina refere-se a computadores que são capazes de agir e reagir sem ser explicitamente programados para tal. Reconhecimento prático de fala, aplicações semânticas, e mesmo os carros que se dirigem sozinhos, todos ampliam o aprendizado de máquina através de sistemas de dados que não só consome, recupera e interpreta os dados, mas também aprende com ele. Para fazer isso, a máquina deve fazer uma generalização, usando algoritmos para responder às novas entradas depois de ser "treinada" em um diferente conjunto de dados de aprendizado – muito parecido com um ser humano que aprende a partir de experiências e usa esse conhecimento para responder de forma apropriada em uma situação diferente. Neste sentido, a aprendizagem de máquina é amplamente considerada por muitos pesquisadores e líderes do pensamento como um passo para a inteligência artificial de tipo humano. Experiências recentes de aprendizado de máquina incluem um telescópio desenvolvido no meio universitário que pode detectar automaticamente as alterações significativas que apontam a ocorrências de supernovas. O software Xapagy improvisa diálogos e partes de enredos em histórias alimentadas a ele por seus usuários. O potencial de aprendizagem de máquina para a educação está ainda a alguns anos de distância, mas o potencial de sistemas de aprendizagem que podem se adaptar e aprender por conta própria é o que conduz as pesquisas nesta área de conhecimento em todo o mundo.

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(1) Como pode esta tecnologia ser relevante para o setor educacional que você mais conhece?

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(2) Quais temas estão faltando da descrição acima que você considera importante?

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(3) O que você vê como o impacto potencial desta tecnologia no aprendizado, ensino ou investigação criativa?

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(4) Você tem ou conhece algum projeto sendo trabalhado nesta área?

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