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Como a Inteligência Artificial Realmente Aprende

1O que significa 'aprender' para uma máquina2Erro, ajuste e o ciclo de aprendizado3Como o modelo encontra a direção do ajuste4Generalizar: aprender além dos exemplos vistos5Os principais paradigmas de aprendizado6Redes neurais e aprendizado profundo7Avaliar, diagnosticar e melhorar o aprendizado
O que significa 'aprender' para uma máquina

Tarefa, dados e desempenho: as três peças de qualquer aprendizado

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No exemplo do imóvel, as três peças aparecem separadas com clareza. Prever o preço é a tarefa. Os imóveis já vendidos, com área, quartos, bairro e preço pago, são os dados. E o erro médio entre o preço previsto e o preço real é a medida de desempenho. Perceba que prever e medir são coisas distintas: a previsão é a saída do sistema, e a comparação com o valor real é o que permite dizer se essa saída foi boa. Sem essa comparação, o sistema até produz números, mas ninguém saberia se eles melhoraram em relação ao que havia antes.
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Os três elementos

  • Tarefa: o que o sistema deve produzir — prever um valor, atribuir uma categoria, agrupar casos semelhantes, escolher uma ação.
  • Dados: os exemplos que servem de experiência, com as informações de entrada e, quando houver, o resultado esperado.
  • Desempenho: a medida que indica o quão bem o sistema cumpre a tarefa, comparando suas saídas com o que se esperava.

Estimar o preço de um imóvel

Tarefa: prever o preço de venda de um imóvel. Dados: imóveis já vendidos, cada um com área, número de quartos, bairro e o preço realmente pago. Desempenho: o erro médio entre o preço previsto e o preço real. Se o sistema prevê duzentos mil para um imóvel vendido por duzentos e vinte mil, o erro é de vinte mil; a média desses erros sobre muitos imóveis indica o desempenho. Mudar a tarefa, os dados ou a medida produz um sistema diferente, mesmo que a estrutura do modelo seja a mesma.

Uma assimetria que importa

A tarefa e a medida de desempenho são escolhidas por quem projeta o sistema; os dados vêm do mundo e trazem as limitações do que foi observado. Por isso, um desempenho bom nos exemplos disponíveis não garante bom desempenho em situações que os dados não representam.

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