Inteligência artificial e suas aplicações: Machine learning

Abstract

O presente artigo discute sobre o avanço da Inteligência Artificial e suas aplicações trazendo em destaque o Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina. O objetivo desse documento é uma avaliação acadêmica sobre o assunto e seus possíveis desdobramentos diante do cenário atual e futuro. A metodologia aplicada é a bibliográfica com teses, artigos acadêmicos, livros, sites e referencias encontradas em dissertações científicas e acadêmicas. Abordou-se a área de Machine Learnig focando em seus princípios fundamentais, algoritmos populares e suas aplicações nos mais variados campos. O Machine Learning, a partir daqui denominado ML, é uma subárea da Inteligência Artificial que vem ganhando destaque relevante nos últimos anos, pois permite que os sistemas aprendam e melhorem se baseando em dados. Serão apresentados conceitos chave, tipos de algoritmos e os desafios associados ao tema. Mencionados os avanços tecnológicos e as inovações, a melhoria na tomada de decisões, os desafios e as limitações, a ética e a responsabilidade, a integração com a inteligência humana bem como a necessidade de uma educação continuada aos interessados em trabalhar na área.

This article discusses the advancement of Artificial Intelligence and its applications, highlighting Machine Learning. The objective of this document is an academic assessment of the subject and its possible developments given the current and future scenario. The methodology applied is bibliographic with theses, academic articles, books, websites and references found in scientific and academic dissertations. The area of Machine Learning was approached focusing on its fundamental principles, popular algorithms and their applications in the most varied fields. Machine Learning, hereafter referred to as ML, is a sub-area of Artificial Intelligence that has gained significant prominence in recent years, as it allows systems to learn and improve based on data. Key concepts, types of algorithms and challenges associated with the topic will be presented. Technological advances and innovations, improvements in decision-making, challenges and limitations, ethics and responsibility, integration with human intelligence as well as the