A aprendizagem automática (em inglês: “machine learning”) é um sub-campo da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria da aprendizagem computacional em inteligência artificial. A aprendizagem automática pode ser definida como o “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”. A aprendizagem automática explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados. Tais algoritmos operam construindo um modelo a partir de inputs amostrais a fim de fazer previsões ou decisões guiadas pelos dados ao invés de simplesmente seguindo inflexíveis e estáticas instruções programadas. Enquanto que na inteligência artificial existem dois tipos de raciocínio (o indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo), a aprendizagem automática só se preocupa com o indutivo.
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