Como um esforço científico, o aprendiza do de máquina cresceu a partir da busca pela inteligência artificial. Ainda nos princípios da IA como disciplina acadêmica, alguns pesquisadores já se interessavam em fazer máquinas aprenderem a partir de dados. Eles tentaram abordar o problema com vário s métodos simbólicos, assim como o que foi, então, nomeado de "rede neural artificial": estes eram majoritariamente perceptrons (classificador linear que, dado uma entrada X com peso W, calcula uma saída f(X), onde f(X) = 1 se X.W + B >= 0 ou 0, se for men or que 0) e outros modelos que, mais tarde, foram entendidos como reinvenções de modelos linear generalizados de estatística. A lógica probabilística também foi usada, especialmente em diagnósticos médicos automatizados. No entanto, uma crescente ênfase na abordagem lógica, baseada em conhecimento, causou uma brecha entre a IA e o aprendizado de máquina. Sistemas probabil...
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