O que é Machine Learning?
O Machine Learning (aprendizado de máquina) é um ramo do campo da Inteligência Artificial, que faz uso de modelos estatísticos para desenvolver previsões. É frequentemente descrita como uma forma de modelagem preditiva ou de análise preditiva e, tradicionalmente, tem sido definida como a capacidade de um computador de aprender sem estar explicitamente programado para fazê-lo.
Em termos técnicos básicos, o aprendizado de máquina utiliza algoritmos que levam dados empíricos ou históricos, os analisa e gera resultados com base nessa análise. Em algumas abordagens, os algoritmos trabalham primeiro com os chamados "dados de treinamento" e depois aprendem, preveem e encontram maneiras de melhorar seu desempenho ao longo do tempo.
Machine Learning e a Robótica
O Machine Learning e a Robótica se cruzam em um campo conhecido como aprendizagem de robôs. A aprendizagem de robôs é o estudo de técnicas que permitem a um robô adquirir novos conhecimentos ou habilidades através de algoritmos para aprendizagem de máquinas.
Algumas aplicações que foram exploradas pela aprendizagem de robôs incluem coletar e categorizar objetos, sabendo diferencia-los, e até mesmo interação linguística com um par humano. O aprendizado dessas máquinas pode acontecer através da auto exploração ou através da orientação de um operador humano.
Como isso funciona?
Para aprender, os robôs e/ou máquinas, devem acumular um repertório de conteúdo e conhecimentos, através de entrada humana ou sensores inteligentes. Então, a unidade de processamento do robô irá cruzar os dados recém adquiridos com informações previamente armazenadas e definirá o melhor curso de ação a ser seguido com base nos dados adquiridos. Entretanto, é importante entender que um robô só pode resolver problemas para os quais ele foi programado para resolver.
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Fonte:
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