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O aprendizado de máquina (AM) é o estudo científico de algoritmos e modelos estatísticos que os sistemas computacionais usam para executar uma tarefa específica de maneira eficaz, sem usar instruções explícitas, confiando em padrões e inferência. É visto como um subconjunto da inteligência artificial. Algoritmos de aprendizado de máquina constroem um modelo matemático baseado em dados de amostra, conhecido como " dados de treinamento", para fazer previsões ou decisões sem ser explicitamente programado para executar a tarefa. Algoritmos de aprendizado de máquina são usados em uma ampla variedade de aplicações, como filtragem de e-mail e visão computacional, onde é inviável desenvolver um algoritmo de instruções específicas para executar a tarefa. O aprendizado de máquina está intimamente relacionado à estatística computacional , que se concentra em fazer previsões usando computadores. O estudo de otimização matemática fornece métodos, teoria e domínios de aplicação para o campo da aprendizagem de máquina. A mineração de dados é um campo de estudo no aprendizado de máquina e concentra-se na análise exploratória de dados por meio de aprendizado não supervisionado. Em sua aplicação em problemas de negócios, o aprendizado de máquina também é chamado de análise preditiva.