機器學習 Aprendizado de Máquina
機器學習 (Aprendizado de Máquina) é uma área da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam e tomem decisões a partir de dados.
Em português, chamamos isso de 'aprendizado de máquina'.
A pronúncia em Cantonês é (gei3 hei3 hok6 leung4).
Por exemplo, imagine que você tem um aplicativo de fotos que organiza suas imagens.
Este aplicativo utiliza algoritmos para classificar as fotos com base em suas características.
Em chinês, você pode dizer: 這個應用程序會使用算法來分類照片 (ze5 go3 jing3 jung6 cing4 ce3 wui5 si6 jung6 syun3 faat3 loi4 fan1 leoi6 ziu3 pun3).
A pronúncia é (ze5 go3 ying3 yung4 ching4 cheng3 wui5 si6 yung4 syun4 fat3 loi4 fan1 leoi4 ziu3 pun4).
Outro exemplo é a recomendação de filmes em plataformas de streaming.
Esses serviços analisam suas escolhas anteriores para sugerir novos filmes que você pode gostar.
Em chinês, isso seria: 流媒體會根據你以前的選擇來推薦新電影 (lau4 mui4 tai2 wui5 gan1 geoi3 nei5 ji5 cin4 dik1 syun2 zak3 loi4 teoi1 jin4 san1 din6 jing2).
Pronúncia: (lau4 mui4 tai2 wui5 gan1 geoi3 nei5 yi5 chin4 dik1 syun2 zak3 loi4 teoi1 jin4 san1 din6 ying2).
Existem diferentes tipos de aprendizado de máquina, como *aprendizado supervisionado* (監督學習, gam1 duk1 hok6 leung4) e *aprendizado não supervisionado* (非監督學習, fei1 gam1 duk1 hok6 leung4).
No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com dados rotulados.
Por exemplo, se fornecermos a um algoritmo várias fotos de gatos e cachorros, ele aprenderá a diferenciar entre os dois.
Em chinês, seria: 使用標籤的數據來教導模型 (si6 jung6 biu1 zim3 dik1 sou3 geoi3 loi4 gaau3 dou3 mo6 hing4) - pronúncia: (si6 jung6 biu1 zim4 dik1 sou3 geoi3 loi4 gaau3 dou3 mo4 hing4).
Por outro lado, no aprendizado não supervisionado, o modelo busca padrões em dados sem rótulos.
Um exemplo simples seria analisar um grupo de pessoas e tentar descobrir padrões em suas idades, rendimentos ou interesses.
Em chinês, diríamos: 機器會自行尋找數據中的模式 (gei3 hei3 wui5 zi6 hang4 cam4 zoi2 sou3 geoi3 zung1 dik1 mo6 sik1) - pronúncia: (gei3 hei3 wui5 zi6 hang4 cam4 zoi3 sou3 geoi3 zung1 dik1 mo2 sik1).
Esses conceitos básicos são fundamentais para entender como funciona o aprendizado de máquina (機器學習).
Com o tempo e a prática, você poderá explorar mais a fundo esta fascinante área da tecnologia.