O que é um Loop de Feedback em IA?
Um processo cíclico onde sistemas de IA aprendem e se adaptam baseando-se no feedback recebido sobre seu desempenho.
Definição
Um Loop de Feedback é um processo cíclico onde sistemas de IA coletam informações sobre seu desempenho, analisam resultados e usam essas informações para melhorar continuamente suas decisões e comportamentos futuros.
Propósito
Os Loops de Feedback visam permitir melhoria contínua de sistemas de IA, adaptação a mudanças no ambiente, correção de erros e refinamento de desempenho baseado em experiências do mundo real.
Funcionamento
Os Loops de Feedback funcionam coletando dados sobre resultados, comparando com objetivos desejados, identificando áreas de melhoria e ajustando parâmetros ou comportamentos para otimizar desempenho futuro.
Exemplo
Um sistema de recomendação que monitora se usuários clicam, compram ou avaliam positivamente itens recomendados, usando essas informações para refinar algoritmos e melhorar recomendações futuras.
Relacionado
Relacionado com Aprendizado Contínuo, Otimização, Monitoramento de Performance, Adaptação de Sistemas e Melhoria Iterativa de IA.
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