Existem diversas abordagens no ML, incluindo o aprendizado supervisionado, onde o modelo é treinado com dados rotulados; o aprendizado não supervisionado, onde o modelo busca padrões em dados não rotulados; e ○ aprendizado por reforço, onde o modelo interage com um ambiente dinâmico, aprendendo com as recompensas obtidas. Machine Learning tem aplicações abrangentes, desde reconhecimento de imagem tomada de decisões complexas em setores como finanças e saúde. Este campo está em constante evolução, impulsionado por avanços tecnológicos e a crescente disponibilidade de dados, tornando-se uma ferramenta essencial em diversas áreas. Quais são algumas abordagens no campo de Machine Leaming? Programação explícita, aprendizado por reforço e algoritmos. Árvores de Decisão, Redes Neurais e reconhecimento de imagem Aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Reconhecimento de imagem, finanças e saúde Árvores de Decisão, Redes Neurais e SVM.