Inteligência Artificial é um campo amplo da ciência da computação que se concentra em criar sistemas de computador que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Ela engloba uma variedade de técnicas e abordagens para simular processos de pensamento humano, como raciocínio, resolução de problemas, compreensão de linguagem natural e aprendizado. A IA pode ser dividida em várias subáreas, incluindo machine learning e deep learning. Em resumo, a IA é o campo mais amplo que busca criar sistemas inteligentes, o machine learning é uma subárea da IA que se concentra em aprender com dados, e o deep learning é uma subárea do machine learning que utiliza redes neurais profundas para aprender e representar informações complexas. Cada um desses campos desempenha um papel importante na evolução da tecnologia e na resolução de problemas do mundo real.

O machine learning, também chamado de aprendizado de máquina, é uma subárea da IA que se concentra em criar algoritmos que podem aprender com os dados fornecidos e tomar decisões baseadas nos padrões observados nesses dados. Em vez de programar regras específicas para realizar uma tarefa, você treina o sistema com dados e ele aprende a fazer a tarefa automaticamente. Os algoritmos de machine learning podem ser usados em uma ampla variedade de aplicações, como classificação de emails, recomendação de produtos e previsão do tempo. Estes sistemas inteligentes exigirão intervenção humana quando a decisão tomada for incorreta ou indesejável. Geralmente, estes tipos de algoritmos necessitam para o treinamento dados de entrada estruturados, previamente rotulados, assim como as saídas previstas. Com modelo treinado, o algoritmo consegue prever as variáveis de saída (resultados) de acordo com as entradas fornecidas. Alguns tipos de modelos oriundos de técnicas de machine learning podem ser transparentes.

Já o deep learning, também conhecido como aprendizado profundo, é uma subárea do machine learning que se concentra em redes neurais artificiais profundas, que são modelos matemáticos inspirados na estrutura do cérebro humano. Ele é chamado de “profundo” porque essas redes consistem em muitas camadas de neurônios artificiais, permitindo que aprendam representações complexas de dados. O deep learning tem sido particularmente eficaz em tarefas que envolvem dados não estruturados, como imagens, texto e áudio, e é usado em reconhecimento de imagem, tradução automática, processamento de linguagem natural e muito mais. Os modelos oriundos de técnicas de deep learning são na sua maioria opacos,  mas podem ser menos opacos dependendo dos dados e algoritmos utilizados.

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