Técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada para os cuidados de saúde
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A aprendizagem automática (AM) é um domínio da inteligência artificial (IA) que se centra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem aos sistemas informáticos aprender e melhorar o seu desempenho em tarefas sem programação explícita. Na sua essência, a aprendizagem automática envolve a utilização de dados para reconhecer padrões, fazer previsões e informar a tomada de decisões. Engloba uma variedade de técnicas, desde a aprendizagem supervisionada, em que os modelos são treinados com base em dados rotulados, até à aprendizagem não supervisionada, ...
A aprendizagem automática (AM) é um domínio da inteligência artificial (IA) que se centra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem aos sistemas informáticos aprender e melhorar o seu desempenho em tarefas sem programação explícita. Na sua essência, a aprendizagem automática envolve a utilização de dados para reconhecer padrões, fazer previsões e informar a tomada de decisões. Engloba uma variedade de técnicas, desde a aprendizagem supervisionada, em que os modelos são treinados com base em dados rotulados, até à aprendizagem não supervisionada, em que os algoritmos identificam padrões ocultos em dados não rotulados. As aplicações de ML abrangem diversos domínios, incluindo o reconhecimento de imagem e de voz, o processamento de linguagem natural, o diagnóstico de cuidados de saúde e a análise preditiva, remodelando fundamentalmente a forma como os computadores podem adquirir conhecimentos de forma autónoma e adaptar-se a ambientes em mudança
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