O machine learning é uma das principais áreas da inteligência artificial (IA). Esse campo da IA treina as máquinas através de um grande volume de dados a fim de ensinar os algoritmos a identificar um padrão, tomar uma decisão, prever tendências ou reconhecer objetos. Dada a sua importância,
das empresas utilizam machine learning nas suas operações¹
Atualmente, a área do machine learning está em ascensão, assim como do seu subcampo, o deep learning. Afinal, o aprendizado de máquina e as redes neurais profundas provocaram uma transformação na atual era da tecnologia. Vamos descobrir o que é machine learning e aprofundar os conhecimentos no deep learning?
O que é machine learning?
O machine learning é uma das áreas que fazem parte do universo da inteligência artificial (IA). Ele permite um aprendizado autônomo das máquinas, fazendo com que os sistemas computacionais aprendam através de dados machine learning - e não de regras fixas programadas.
Assim, o usuário fornece dados de treino, e o sistema computacional aprende através da "alimentação" desse grande conjunto de dados. Esse aprendizado se dá 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, melhorando o seu desempenho continuamente
A alimentação constante de um grande volume de dados contribui com o aprendizado de máquina, permitindo que os sistemas computacionais aprendam cada vez mais de forma contínua. As máquinas conseguem apresentar melhores desempenhos no processamento de dados a partir do machine learning.
Atualmente, o machine learning está sendo bastante utilizado para a análise de dados, uma vez que as empresas contêm uma grande quantidade de dados, mas as organizações não conseguem análisá-los com ferramentas tradicionais; e tal compreensão melhora bastante a sua tomada de decisões.
As ferramentas tradicionais não conseguem ser eficientes na análise por conta do grande volume de dados e da complexidade desses dados. Dessa forma, o machine learning entra em ação; essa técnica de IA consegue gerar insights de forma rápida à medida que é treinado com dados variados e em maior volume. Entendeu direitinho o que é machine learning? Que tal criar um prompt para falar com uma IA?
Como funciona o machine learning?
Machine learning é o estudo de algoritmos que melhoram automaticamente por meio da experiência
Tom Mitchell
O machine learning funciona a partir do treinamento de algoritmos com um grande volume de dados. Com isso, o machine learning ensina os algoritmos através da "alimentação de dados", permitindo que a máquina aprenda de forma automática, ou seja, a necessidade de implementação de regras pré-programadas ou de intervenção humana.
Com isso, os sistemas computacionais tornam-se eficientes para tomar decisões, fazer previsões, analisar dados, etc. Alguns exemplos das aplicações do machine learning são: reconhecimento facial, previsão de demanda de um produto da empresa, entre outros.
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 dignóstico 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.
Treinamento do modelo
Os modelos são treinados a partir de um conjunto (ou amostra) de dados de treinamento. Tal treinamento serve como um processo de otimização para que o modelo gere resultados cada vez mais eficientes, conseguindo relacionar os dados de entrada com a saída esperada.
Qualidade dos dados de treinamento
Para que o treinamento seja eficiente, os dados de treinamento precisam ser de alta qualidade. Tais dados precisam 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, permitindo 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 atendem às necessidades, o treinamento do algoritmo deve ser realizado novamente. Esses treinos são realizados de forma sucessiva até que a máquina gere um resultado preciso.
Os treinamentos dos algoritmos machine learning são iterativos, havendo "alimentação" de um grande volume de dados de forma repetida para ajuste de parâmetros. O objetivo final é que o modelo consigera gerar resultados concisos a partir desses novos dados.
Processo de aprendizado de máquina
A máquina aprende através de regularidades matemáticas, as quais podem ser linha (regressão), cluster (agrupamento) ou 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 sua vez, a máquina identifica o impacto de mudanças de uma variável em outra variável. Desse modo, o aprendizado de máquina ocorre da seguinte forma: observação dos dados de treinamento ➡️ ajuste de parâmetros ➡️ replicação dos padrões.
Tipos de machine learning
Existem vários modelos de treinanamento de machine learning. Os mais comuns são aprendizado supervisioado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semi-supervisionado e aprendizado por esforço. Vamos entender melhor os tipos machine learning?
Aprendizado supervisionado
O aprendizado machine learning supervisionado utiliza um conjunto de dados rotulados (ou seja, dados que têm resposta associada) para treinar modelos. Os dados rotulados treinam o algoritmo machine learning, o qual, por sua vez, aprende padrões.
Nesse processo de treinamento 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. Assim, os modelos tornam-se capazes de classificar informações ou prever resultados de forma eficiente. Alguns exemplos de métodos de aprendizado supervisionado são redes neurais, regressão linear e logística, naive bayes, random forest, entre outros.
Aprendizado não supervisionado
O aprendizado não supervisionado utiliza um conjunto dados não rotulados. Isso significa que o algoritmo não tem conhecimento da resposta certa de forma antecipada. Nesse caso, o algoritmo precisa encontrar padrões ocultos, semelhanças, diferenças ou agrupamentos de forma autônoma.
Nesse processo de identificação, se formam agrupamentos (clusters) com base em semelhanças para que sejam descobertas estruturas ocultas nos dados. Esse tipo de machine learning pode ser aplicado em análise exploratória de dados, reconhecimento de padrões, estratégias de vendas cruzadas e segmentação de clientes.
Aprendizado semi-supervisionado
O aprendizado semi-supervisionado consiste em uma combinação do aprendizado supervisionado + aprendizado não supervisionado. Uma parte do conjundo de dados é não rotulado, e a outra parte é rotulado.
O funcionamento do aprendizado semi-supervisionado é o seguinte; um pequeno conjunto de dados rotulados serve como um guia, ajudando no aprendizado do modelo machine learning. Depois disso, o modelo aplica esse aprendizado no processo de organização e interpretação de um conjunto grande de dados não rotulados.
Esse tipo de machine learning é utilizado, principalmente, no processo de análise de um conjunto de dados sem rótulo que não são classificados facilmente. Assim, o aprendizado semi-supervisionado treina os modelos de forma bastante eficaz, ainda que seja utilizado uma quantidade reduzida de dados rotulados.
Aprendizado por reforço
O aprendizado reforço não utiliza dados de amostra, sendo aplicada uma estratégia de interação com o ambiente. Assim, o modelo toma decisões, podendo errar ou acertar. A partir do erro ou acerto, o modelo recebe recompensas ou penalidades.
O aprendizado por esforço funciona da seguinte forma; o algoritmo gera resultados, e o "ambiente" responde com uma resposta positiva ou negativa. Esse feedback estimula as respostas certas e desestimula as respostas erradas.
Assim, o modelo aprende a gerar resultados que geram respostas positivas. Esse 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 atreladas à melhoria contínua, automação e reconhecimento de padrões. Vamos adentrar melhor nos benefícios machine learning?
Melhoria contínua
A partir da alimentação com conjuntos dados rotulados, de forma repetitiva, os modelos machine learning tendem a melhorar e se aperfeiçoar, gerando resultados cada vez mais eficientes. Para que a melhoria seja contínua, é fundamental utilizar um grande volume de dados com dados de alta qualidade.
Com o treinamento 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. Tais melhorias podem ser conquistadas de diversas formas.
Com a alimentação de novos dados, a melhoria contínua da máquina será conquistada. Porém, é importante sempre alimentar os algoritmos com dados de qualidade. No mais, os feedbacks do usuários, que utilizam IAs voltadas ao machine learning, também ajudam na melhoria contínua.
Automação
Os trabalhos repetitivos e manuais podem ser automatizados através de um sistema de inteligência artificial voltada ao aprendizado máquina. Dessa forma, as pessoas podem se dedicar a outras atividades mais importantes. Sem dúvidas, 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, esse consegue observar padrões e tendências. Isso permite que o modelo seja eficiente no reconhecimento de padrões. Vale ressaltar que quanto maior o treinamento de dados, maior será a capacidade do modelo de reconhecer padrões.
Machine learning vs Inteligência artificial vs Deep learning
Muitas pessoas utilizam os termos de "machine learning", "inteligência artificial" e "deep learning" como sinôminos. Porém, essas palavras não significam a mesma coisa. Vamos descobrir os seus reais significados?
🤖
Inteligência artificial
A inteligência artificial é um campo da computação que cria máquinas que aprendem e raciocionam de forma parecida com o cérebro humano. Dentro da inteligência artificial, tem-se 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. Essa máquinas aprendem sem a necessidade de implementar uma programação específica e sem necessidade de intervenção humana. Com isso, 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. A rede neural artificial se assemelha ao cérebro humano, apresentando um sistema de neurônios artificiais interconectados, que formam uma rede. Esses neurônios são nós que analisam dados.
No deep learning, o treinamento de redes neurais ocorre através de camadas. A primeira camada recebe dados e os neurônios (nós computacionais) tomam decisões a partir desses dados e compartilham as decisões com os nós das próximas camadas.
Isso porque as redes neurais são compostas por camadas, e as redes que contam com mais de três camadas são chamadas de "aprendizado profundo" ou "redes neurais profundas". Vale ressaltar que existem redes neurais, atualmente, que apresentam milhares de camadas.
Em resumo, o deep learning, utiliza redes neurais com diversas camadas, que são denomimadas de "aprendizado profundo" para que as máquinas aprendam padrões complexas a partir de conjuntos de dados.
Essas camadas que formam a rede neural profunda são a camada de entrada, camadas ocultas e camada de saída. Através dessas camadas, as informações são extraídas "de forma automática" para identificação de padrões. Com isso, o deep learning conseguiu elevar o poder computacional e possibilitou que as máquinas analisassem um grande volume de dados
Viu como existem muitas diferenças entre a inteligência artificial, o machine learning e o deep learning? Na verdade, um está dentro do outro. A inteligência articial é o campo mais amplo; e dentro dela está o machine learning. Já dentro do machine learning, encontra-se o deep learning, que muitas vezes, também é chamado de "aprendizado profundo", quando se tem muitas camadas de redes neurais artificiais.
O que faz um profissional de machine learning?
O profissional de machine learning desenvolve sistemas com capacidade de aprender através de dados de treinamento e, assim, fazer previsões, tomar decisões, definir patrâmetos, etc. A principal tarefa do engenheiro de machine learning é criar sistemas computacionais inteligentes, ou seja, aplicativos machine learning que aprendem através do treinamento de dados.
Quando necessário, o profissional de machine learning faz ajustes nos modelos. Por isso, o engenheiro de machine learning trabalha em conjunto com outros profissionais, como engenheiros de dados e cientistas de dados.
Esses profissionais desenvolvem modelos de ML, escolhendo os algoritmos, ajustando hiperparâmetros e testando técnicas. Os algoritmos de machine learning que podem ser escolhidos são: árvores decisão, SVM, regressão ou redes neurais, por exemplo.
Além disso, esse engenheiros também treinam os modelos com uso de dados de treinamento, avaliam o desempenho do modelo e implantam esse modelo, acompanhando o seu desempenho ao longo do tempo (tal monitoramento é chamado de "drift de dados").
Não é preciso ter uma formação específica (como graduação em determinada área) para atuar como profissional de machine learning. O conhecimento em inglês é importante no processo de aprimoramento dos conhecimentos. De forma geral, o engenheiro de machine learning precisa ter conhecimento em estatística, linguagem de programação e domínio completo de aplicação de machine learning.
Extra: vocabulário específico do machine learning
O universo do aprendizado de máquina possui o seu próprio vocabulário. Veja quais são as principais palavras relacionadas às aplicações machine learning:
- 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 treinamento do modelo;
- Redes neurais: sistemas que funcionam de forma semelhante ao cérebro, que contam com neurônios 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 treinamento supervisionado;
- Função de perda (loss function): cálculo de medição do erro entre o resultado gerada pelo modelo e o resultado real;
- Overfitting (sobreajuste): processo de decoração dos dados treinamento, de modo que a máquina consegue mais 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 aí, aprendeu o que é machine learning e um pouco mais sobre o campo da inteligência artificial e o subcampo do deep learning? Os recursos do aprendizado de máquina tem transformado a computação de forma surpreendente, contribuindo com várias áreas, inclusive a de processamento linguagem natural!
Se você quer entrar ainda mais no universo do aprendizado de máquina, aprendendo o que é machine learning na sua essência, tenha aulas de inteligência artificial pela Superprof. Com essas aulas, o seu conhecimento em IA, machine learning e deep learning irão se aprofundar! Vamos nessa?
Referências Bibliográficas
- KUMAR, Naveen. 70+ Machine Learning Statistics 2025: Industry Market Size. DemandSage, 12 maio 2025. Disponível em: https://www.demandsage.com/machine-learning-statistics/?utm_source. Acesso em: 25 set. 2025.
Gostou desse artigo? Deixe uma nota!
Loading...
