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A evolução da IA, machine learning e deep learning Com o avanço da inteligência artificial em nosso dia a dia, surgem também outros dois termos: machine learning e deep learning. É comum considerar que os três são sinônimos, mas não é bem assim. A inteligência artificial é a capacidade de uma máquina agir inspirada no comportamento de humanos e outros seres biológicos. A IA é o termo mais amplo, ou seja, toda machine learning é IA, mas nem toda IA é machine learning. Mas o que é, afinal, machine learning? Esse subconjunto de IA é a capacidade de uma máquina de aprender, como diz o nome, a partir de uma grande quantidade de dados imputada. Com toda essa informação recebida, são construídos modelos capazes, por exemplo, de fazer predições, com erros mínimos em alguns casos. Como exemplo, podemos citar o uso de técnicas de machine learning para predição de preços de ações no mercado de bolsa de valores. Esse modelo de predição, baseado, por exemplo, em redes neurais, poderia ser capaz de indicar o valor de fechamento do próximo dia dos papéis mais importantes negociados em uma bolsa de valores. Já o deep learning é um subconjunto do machine learning e também a tecnologia que o torna aplicável. Baseado em redes neurais inspiradas na capacidade cognitiva do cérebro humano, o deep learning dispensa uma etapa de pré-processamento de dados – que é obrigatória no machine learning – e é capaz de interpretar dados recebidos de forma primária. Os sistemas ou máquinas baseados em deep learning são capazes de aprender e se aperfeiçoar quanto mais são expostas ao uso. Alguns exemplos são reconhecimento facial em tempo real, sistemas de busca na internet e chat-bots.