Machine learning é o estudo de algoritmos que melhoram automaticamente através da experiência
Tom Mitchell
O machine learning é uma das principais áreas da inteligência artificial (IA). Este campo de IA treina as máquinas através de um grande volume de dados, para ensinar os algoritmos a identificar um padrão, tomar uma decisão, prever tendências ou reconhecer objetos.
das empresas utilizam machine learning nas suas operações¹.
Atualmente, a área de machine learning está em ascensão, bem como o seu subcampo, o deep learning. Afinal de contas, a aprendizagem automática e as redes neurais profundas provocaram uma transformação na atual era da tecnologia. Vamos saber mais sobre isto?
O que é machine learning?
O machine learning é uma das áreas que fazem parte do universo da inteligência artificial (IA). Permite uma aprendizagem autónoma das máquinas, que faz com que os sistemas computacionais aprendam através de dados e não de regras fixas programadas.
Desta forma, o utilizador fornece dados de treino, e o sistema computacional aprende através da "alimentação" desse conjunto de dados. Esta aprendizagem dá-se pelo uso de redes neurais e de deep learning (que são redes neurais muito profundas que lidam com dados complexos).
Os sistemas computacionais aprendem através da alimentação de um grande volume de dados, e melhoram o seu desempenho continuamente.
A alimentação constante de um grande volume de dados contribui para a aprendizagem automática, ao permitir que os sistemas computacionais aprendam cada vez mais de forma contínua. As máquinas conseguem apresentar melhores desempenhos no processamento de dados com machine learning.
Hoje em dia, é bastante utilizado para a análise de dados, uma vez que as empresas contêm uma grande quantidade de dados, mas as organizações não conseguem analisá-los com ferramentas tradicionais. Esta compreensão melhora bastante a sua tomada de decisões.
As ferramentas tradicionais não conseguem ser eficientes na análise devido:
ao grande volume de dados
à complexidade desses dados
É aqui que machine learning entra em ação! Esta técnica de IA consegue gerar insights de forma rápida à medida que é treinado com dados variados e em maior volume.
Já pensou em criar um prompt para falar com uma IA?
Como funciona o machine learning?
O machine learning funciona a partir do treino de algoritmos com um grande volume de dados. Ensina os algoritmos através da "alimentação de dados", o que permite que a máquina aprenda de forma automática, ou seja, sem a necessidade de implementação de regras pré-programadas ou de intervenção humana.
Desta forma, os sistemas computacionais tornam-se eficientes a tomar decisões, fazer previsões, analisar dados, etc. Alguns exemplos das aplicações do machine learning são:
reconhecimento facial
previsão da procura de um produto
etc.
Em geral, as aplicações de machine learning estão ligadas ao processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação, visão computacional e reconhecimento de fala, além de outras áreas. A visão computacional corresponde ao diagnóstico de imagem e reconhecimento facial, por exemplo. Já o processamento de linguagem natural está relacionado com assistentes virtuais, chatbots e tradutores automáticos.
O reconhecimento de fala do machine learning, por sua vez, está presente no Google Assistant, Alexa e Siri.
Treino do modelo
Os modelos são treinados a partir de um conjunto (ou amostra) de dados de treino. Este serve como um processo de otimização para que o modelo gere resultados cada vez mais eficientes, e seja capaz de relacionar os dados de entrada com a saída esperada.
Qualidade dos dados de treino
Para que o treino seja eficiente, os dados devem ser de alta qualidade. Têm que ser corretos e relevantes, uma vez que dados de má qualidade geram modelos de má qualidade.
Além disso, é necessário que se alimente os algoritmos com uma grande quantidade de dados, para permitir que os modelos generalizem as informações e diminuam a quantidade de erros. De forma mais resumida, os dados devem ser: em grande volume + alta qualidade.
Iteração para melhorar a precisão
Quando os resultados gerados pelo modelo não correspondem às necessidades, o treino do algoritmo deve ser feito novamente. Estes treinos são realizados de forma sucessiva até que a máquina gere um resultado preciso.
Os treinos dos algoritmos são iterativos, com "alimentação" de um grande volume de dados de forma repetida para se ajustar os parâmetros. O objetivo final é que o modelo consiga gerar resultados concisos a partir dos novos dados.
Processo de aprendizagem automática
A máquina aprende através de regularidades matemáticas, que podem ser:
linha (regressão)
cluster (agrupamento)
correlação (relações estatísticas)
Na linha (regressão), a máquina identifica uma reta ou curva que se ajusta à relação entre as variáveis. Já no cluster (agrupamento), a máquina identifica grupos de dados que apresentam características parecidas. Na correlação, por outro lado, a máquina identifica o impacto de mudanças de uma variável em outra variável
Desta forma, a aprendizagem de máquina ocorre da seguinte forma:
observação dos dados de treino ➡️ ajuste de parâmetros ➡️ replicação dos padrões.
Tipos de machine learning
Existem vários modelos de treino de machine learning. Os mais comuns são a aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada, aprendizado semi supervisionada e aprendizagem por esforço.
Aprendizagem supervisionada
O modelo supervisionado utiliza um conjunto de dados rotulados (ou seja, dados que têm resposta associada) para treinar modelos. Os dados rotulados treinam o algoritmo que, por sua vez, aprende padrões.
Neste processo de treino com dados de entrada, os modelos compararam as suas previsões com os valores reais, e ajustam os seus pesos para diminuir erros e melhorar o seu desempenho. Desta forma, os modelos tornam-se capazes de classificar informações ou prever resultados de forma eficiente. Alguns exemplos de métodos deste tipo de aprendizagem são redes neurais, regressão linear e logística, naive bayes, random forest, entre outros.
Aprendizagem não supervisionada
A aprendizagem não supervisionada utiliza um conjunto dados não rotulados. Isto significa que o algoritmo não tem conhecimento da resposta certa de forma antecipada. Neste caso, o algoritmo precisa de encontrar padrões ocultos, semelhanças, diferenças ou agrupamentos de forma autónoma.
Este tipo de machine learning pode ser aplicado em análise exploratória de dados, reconhecimento de padrões, estratégias de vendas cruzadas e segmentação de clientes.
Neste processo de identificação, formam-se agrupamentos (clusters) com base em semelhanças para que sejam descobertas estruturas ocultas nos dados.
Aprendizagem semi supervisionada
A aprendizagem semi supervisionada consiste numa combinação de ambos os métodos anteriores. Uma parte do conjunto de dados é não rotulado, e a outra parte é rotulado.
Este método funciona da seguinte forma: um pequeno conjunto de dados rotulados serve como um guia, e ajuda na aprendizagem machine learning. Depois disso, o modelo aplica essa aprendizagem no processo de organização e interpretação de um conjunto grande de dados não rotulados.
Este tipo de machine learning é utilizado, principalmente, no processo de análise de um conjunto de dados sem rótulo que não são classificados facilmente. Treina os modelos de forma bastante eficaz, ainda que apenas seja utilizada uma quantidade reduzida de dados rotulados.
Aprendizagem por reforço
A aprendizagem por reforço não utiliza dados de amostra, sendo aplicada uma estratégia de interação com o ambiente. Aqui, o modelo toma decisões, e pode errar ou acertar. A partir do erro ou acerto, o modelo recebe recompensas ou penalidades.
A aprendizagem por esforço funciona da seguinte forma:
o algoritmo gera resultados
o "ambiente" responde com uma resposta positiva ou negativa
Este feedback estimula as respostas certas e desestimula as respostas erradas. Assim, o modelo aprende a gerar resultados que geram respostas positivas. Este tipo de machine learning costuma ser aplicado na robótica, nos jogos e nas operações; áreas que têm relação também com a linguagem de programação.
Vantagens do machine learning
O machine learning conta com várias vantagens, e as principais estão relacionados com a melhoria contínua, automação e reconhecimento de padrões.
Melhoria contínua
A partir da alimentação com conjuntos dados rotulados, de forma repetitiva, os modelos machine learning tendem a melhorar e aperfeiçoar-se, gerando resultados cada vez mais eficientes. Para que a melhoria seja contínua, é fundamental utilizar um grande volume de dados, de alta qualidade.
Com o treino constante dos algoritmos, o modelo terá uma melhoria contínua na geração dos seus resultados. A ideia é que a máquina se torne cada vez mais precisa e rápida. E estas melhorias podem ser conquistadas de diversas formas.
Com a alimentação de novos dados, a melhoria contínua da máquina será conquistada. No entanto, é importante alimentar sempre os algoritmos com dados de qualidade. E o feedback dos utilizadores também ajudam na melhoria contínua.
Automação
Os trabalhos repetitivos e manuais podem ser automatizados através de um sistema de IA de aprendizagem automática voltada. Desta forma, as pessoas podem se dedicar a outras atividades mais importantes.
A automação de processos (que geralmente está vinculada à visão computacional) é uma das vantagens do machine learning.
Reconhecimento de padrões
Quando o modelo é treinado por dados, este consegue observar padrões e tendências. Isto permite que o modelo seja eficiente no reconhecimento de padrões. E quanto maior for o treino, maior será a sua capacidade de os reconhecer.
Machine learning vs. inteligência artificial vs. deep learning
Muitas pessoas utilizam os termos de "machine learning", "inteligência artificial" e "deep learning" como sinónimos. Mas estas palavras não significam a mesma coisa.
🤖
Inteligência artificial
A IA é um campo da computação que cria máquinas que aprendem e raciocinam de forma parecida com o cérebro humano. Tem aplicação de várias áreas, como estatística, análise de dados, neurociência, engenharia de hardware, engenharia de software, etc.
💻
Machine learning
O machine learning é um campo da inteligência artificial que treina máquinas através de conjuntos de dados. Estas máquinas aprendem a necessidade de implementar uma programação específica e sem necessidade de intervenção humana. O conhecimento da máquina é extraído dos dados.
🧠
Deep learning
O deep learning é um campo do machine learning que treina redes neurais com um grande volume de dados. Uma rede neural artificial é semelhante ao cérebro humano, com um sistema de nós artificiais interconectados, que formam uma rede. São eles que analisam dados.
No deep learning, o treino de redes neurais ocorre através de camadas. A primeira camada recebe dados e os neurónios (nós computacionais) tomam decisões a partir desses dados, e partilham-nas com os nós das próximas camadas.
Isto acontece porque as redes neurais são compostas por camadas, e as redes que contam com mais de três camadas são chamadas de "aprendizagem profundo" ou "redes neurais profundas". Algumas delas têm milhares de camadas!
O deep learning utiliza estas redes com diversas camadas para que as máquinas aprendam padrões complexas a partir de conjuntos de dados.
As camadas que formam a rede neural profunda são a camada de entrada, camadas ocultas e camada de saída. Através delas, as informações são extraídas "de forma automática" para identificação de padrões. Desta forma, consegue-se elevar o poder computacional e é possível que as máquinas analisassem um grande volume de dados.
O que faz um profissional de machine learning?
O profissional de machine learning desenvolve sistemas com capacidade de aprender através de dados de treino e, assim, fazer previsões, tomar decisões, definir parâmetros, etc. A principal tarefa do profissional é criar sistemas computacionais inteligentes, ou seja, aplicações que aprendem através do treino de dados.
Quando necessário, o profissional de machine learning faz ajustes nos modelos. Por isso, trabalha com outros profissionais, como engenheiros e cientistas de dados. Estes profissionais desenvolvem modelos de ML, escolhendo os algoritmos, ajustando parâmetros e testando técnicas. Os algoritmos que podem ser escolhidos são, por exemplo:
árvores decisão
SVM
regressão
Além disso, também treinam os modelos com dados de treino, avaliam o desempenho do modelo e implantam esse modelo, acompanhando o seu desempenho ao longo do tempo (este monitoramento é chamado de "drift de dados").
Para trabalhar nesta área, é necessário ter conhecimento em estatística, linguagens de programação e domínio completo de aplicação de machine learning.
Vocabulário específico de machine learning
O universo de aprendizagem automática possui o seu próprio vocabulário. Estas são as palavras que deve garantir que conhece:
- Algoritmo: conjunto de regras ou instruções matemáticas que indica o passo a passo para a resolução de um problema;
- Modelo: resultado do treino do algoritmo que tem capacidade de reconhecer padrões;
- Dados de treinamento: conjuntos de dados usados para para o treino do modelo;
- Redes neurais: sistemas que funcionam de forma semelhante ao cérebro, que contam com neurónios artificiais interconectados que formam redes;
- Generalização: replicação do conhecimento aprendido pelo modelo através de dados;
- Features (atributos): características de descrição dos dados;
- Rótulos (labels): respostas usadas no treino supervisionado;
- Função de perda (loss function): cálculo de medição do erro entre o resultado gerado pelo modelo e o resultado real;
- Overfitting (sobreajuste): processo de decoração dos dados de treino, de forma a que a máquina consiga generalizar a partir de novos dados;
- Código fonte: conjunto de instruções desenvolvidas a partir de uma linguagem de programação;
- Função de ativação: operação que determina se a informação de uma camada será transmitida para a camada seguinte.
E então, aprendeu o que é machine learning? Os recursos da aprendizagem automática têm transformado a computação de forma surpreendente, contribuindo com várias áreas, inclusive a de processamento de linguagem natural!
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Referências
- KUMAR, Naveen (2026) DemandSage 70+ Machine Learning Statistics 2026: Industry Market Size, acesso realizado em 16 de junho de 2026 https://www.demandsage.com/machine-learning-statistics/?utm_source
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