Labeled data | Solutional Webdesign Antwerpen

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Labeled data is a crucial element in the field of inteligência artificial^[1] e machine learning^[2]. It refers to data that has been tagged or classified with certain labels to provide a context or meaning for that data. For example, an image of a dog could be labeled as “dog” in an image recognition dataset. This labeling process can be done manually, as was done in the early days by a team of undergraduates and Amazon Mechanical Turk workers who labeled millions of images for ImageNet. Alternatively, it can be automated through machine learning models that predict likely labels for new, unlabeled data. This process significantly enhances the efficiency of data analysis and allows for continuous learning and adaptation of models. However, it’s important to note that the quality of labeled data can influence algorithmic decision-making, potentially leading to biases if not statistically representative.

Definições de termos

1. ↑ inteligência artificial.

1 A Inteligência Artificial (IA) refere-se ao domínio da ciência da computação que tem por objetivo criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam a inteligência humana. Estas tarefas incluem o raciocínio, a aprendizagem, o planeamento, a perceção e a compreensão da linguagem. A IA tem origem em diferentes domínios, incluindo a psicologia, a linguística, a filosofia e a neurociência. Este domínio é proeminente no desenvolvimento de modelos de aprendizagem automática e de sistemas de processamento de linguagem natural. Desempenha também um papel importante na criação de assistentes virtuais e de sistemas de computação afectiva. As aplicações da IA estendem-se a vários sectores, incluindo os cuidados de saúde, a indústria, a administração pública e a educação. Apesar dos seus benefícios, a IA também suscita preocupações éticas e sociais, exigindo políticas regulamentares. A IA continua a evoluir com técnicas avançadas, como a aprendizagem profunda e a IA generativa, oferecendo novas possibilidades em vários sectores.

2 A Inteligência Artificial, vulgarmente conhecida por IA, é um domínio da ciência informática dedicado à criação de máquinas inteligentes que executam tarefas que normalmente requerem o intelecto humano. Estas tarefas incluem a resolução de problemas, o reconhecimento do discurso, a compreensão da linguagem natural e a tomada de decisões. A IA divide-se em dois tipos: a IA restrita, que é concebida para executar uma tarefa específica, como o reconhecimento de voz, e a IA geral, que pode executar quaisquer tarefas intelectuais que um ser humano possa fazer. É uma tecnologia em constante evolução que se baseia em vários domínios, incluindo a informática, a matemática, a psicologia, a linguística e a neurociência. Os conceitos fundamentais da IA incluem o raciocínio, a representação do conhecimento, o planeamento, o processamento da linguagem natural e a perceção. A IA tem aplicações abrangentes em vários sectores, desde os cuidados de saúde e os jogos até ao militar e à criatividade, e as suas considerações e desafios éticos são fundamentais para o seu desenvolvimento e implementação.

2. ↑ machine learning. Machine learning, a term coined by Arthur Samuel in 1959, is a field of study that originated from the pursuit of artificial intelligence. It employs techniques that allow computers to improve their performance over time through experience. This learning process often mimics the human cognitive process. Machine learning applies to various areas such as natural language processing, computer vision, and speech recognition. It also finds use in practical sectors like agriculture, medicine, and business for predictive analytics. Theoretical frameworks such as the Probably Approximately Correct learning and concepts like data mining and mathematical optimization form the foundation of machine learning. Specialized techniques include supervised and unsupervised learning, reinforcement learning, and dimensionality reduction, among others.