ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

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Os algoritmos de aprendizagem de máquina capacitam computadores a aprender com 
dados, possibilitando fazer previsões ou tomar decisões com base neles. Esses 
algoritmos identificam padrões nos dados, o que é crucial para tarefas como 
reconhecimento de padrões, classificação e detecção de anomalias. A aprendizagem de 
máquina pode ser supervisionada, utilizando dados rotulados, ou não supervisionada, 
sem rótulos. Além disso, a aprendizagem profunda, uma forma avançada de 
aprendizagem de máquina, emprega redes neurais para abordar tarefas complexas. 
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Conceitos Essenciais 
A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que busca criar 
sistemas e programas capazes de simular a inteligência humana. Isso envolve o 
desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitam aos computadores realizar 
tarefas complexas, como reconhecimento de padrões, tomada de decisões e 
aprendizado. 
Por sua vez, o Aprendizado de Máquina é uma vertente da IA que se concentra no 
desenvolvimento de algoritmos e modelos capazes de aprender com dados, identificar 
padrões e fazer previsões ou tomar decisões sem precisar de programação explícita. 
Esse campo baseia-se no treinamento de algoritmos com conjuntos de dados, ajustando 
parâmetros para melhorar o desempenho em tarefas específicas.