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Os sistemas de aprendizado de máquina se enquadram em uma ou mais categorias de acordo com a forma como seus modelos aprendem a fazer previsões ou gerar conteúdo.

Modelos, que precisam inferir suas próprias regras e fazem previsões com base em dados que não contêm respostas corretas, e cujo objetivo é identificar padrões significativos nos dados, são conhecidos como:

  • modelos de linguagem de grande escala.
  • aprendizado não supervisionado.
  • aprendizado supervisionado.
  • aprendizado por reforço.
  • modelos generativos.
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