A conformidade da inteligência artificial usando o aprendizado de máquina
Redação
A inteligência artificial (IA) envolve os sistemas de engenharia que geram saídas como conteúdo, previsões, recomendações ou decisões para um determinado conjunto de objetivos definidos por humanos. A IA abrange uma ampla gama de tecnologias que refletem diversas abordagens para resolver problemas complexos. Já o machine learning (ML) é um ramo da IA que utiliza técnicas computacionais para permitir que os sistemas aprendam a partir de dados ou experiências. Em outras palavras, os sistemas de ML são desenvolvidos por meio da otimização de algoritmos para se adequar aos dados de treinamento ou melhorar seu desempenho com base na maximização de uma recompensa. Existem parâmetros normativos que definem a estrutura de IA e ML que descrevem um sistema genérico de IA usando a tecnologia de ML. A estrutura descreve os componentes do sistema e suas funções no ecossistema de IA. Eles são aplicáveis a todos os tipos e tamanhos de organizações, incluindo empresas públicas e privadas, entidades governamentais e organizações sem fins lucrativos, que estão implementando ou usando os sistemas de IA.
Da Redação –
A escolha do algoritmo de ML define a estrutura computacional do modelo e sua abordagem de treinamento. Os algoritmos podem ser usados para diferentes propósitos de ML, incluindo: um algoritmo de representação de informações que pode participar do estágio de preparação de dados. Isso está relacionado à engenharia de features; e um algoritmo usado na criação de um modelo de ML.
A relação entre algoritmos de ML e modelos de ML pode ser ilustrada considerando a resolução de uma função linear univariada y = q0 + q1x onde y é uma saída, ou resultado, x é uma entrada, q0 é uma interceptação (o valor de y onde x = 0) e q1 é um peso. Em ML, o processo de determinar a interceptação e o peso de uma função linear é conhecido como regressão linear. Se uma função linear univariada (y = q0 +q1x) foi treinada usando regressão linear, o modelo resultante pode ser y =3 +7x. A&...
Artigo atualizado em 16/09/2025 02:55.
