Máquinas aprendem com dados para tomar decisões ou fazer previsões sem serem explicitamente programadas.
Sabe como você aprende a reconhecer um cachorro depois de ver vários deles? O aprendizado de máquina faz algo parecido com computadores! Ele permite que máquinas aprendam com exemplos e dados, em vez de seguir um conjunto rígido de instruções para cada tarefa. É como dar ao computador a capacidade de aprender com a experiência para resolver problemas ou fazer previsões.
Em vez de programar um computador com regras específicas para cada situação, nós o alimentamos com muitos exemplos. Por exemplo, para ensinar um computador a identificar fotos de gatos, mostramos a ele milhares de fotos de gatos e de coisas que não são gatos. Assim, ele começa a 'aprender' o que faz um gato ser um gato.
O computador usa esses exemplos para encontrar padrões escondidos nos dados. Ele percebe características comuns nas fotos de gatos, como o formato das orelhas, os olhos ou o focinho. Esses padrões são o que ele usa para fazer suas 'decisões' ou 'previsões' futuras.
Depois de aprender com os dados, o sistema pode aplicar esse conhecimento a novas situações. Se você mostrar uma foto nova que ele nunca viu, ele usará os padrões aprendidos para prever se é um gato ou não. É assim que ele 'aprende' a realizar tarefas sem que um humano precise dizer exatamente como fazer cada passo.
Quanto mais dados e exemplos o sistema recebe, melhor ele fica em suas tarefas. É como praticar um esporte: quanto mais você joga, mais você melhora. O aprendizado de máquina permite que os sistemas se adaptem e se tornem mais precisos à medida que interagem com mais informações.