Bibliotecas Python para machine learning: comece com Scikit-learn e TensorFlow

Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um ramo da Inteligência Artificial (IA) que ensina computadores a identificar padrões e tomar decisões a partir de dados.

Em vez de programar cada passo de uma tarefa, ele usa algoritmos que analisam grandes volumes de informação, aprendem com exemplos e conseguem prever resultados ou classificar novos dados.

Para colocar tudo isso em prática, você vai precisar de bibliotecas Python para machine learning. Neste artigo, você vai entender por que essa linguagem é tão usada em projetos de IA e como usar as bibliotecas nesse processo.

Leia também:

Bibliotecas Python: descubra o que são e como utilizá-las

Por que usar Python em machine learning?

Porque além de ser simples de aprender e ler, Python oferece um ecossistema completo de bibliotecas para machine learning. Bibliotecas como Scikit-learn e TensorFlow já trazem algoritmos prontos, funções para preparar dados, treinar modelos de IA e avaliar resultados. 

Isso reduz o tempo de desenvolvimento e permite que até quem está começando consiga aplicar conceitos avançados de IA em projetos reais.

O uso de bibliotecas open-source em machine learning

Um dos maiores diferenciais do ecossistema Python é que a maioria das bibliotecas é open-source. Isso significa que o código é aberto, qualquer pessoa pode usar, estudar e até contribuir para melhorar a ferramenta.

As vantagens disso são enormes:

• Custo zero: você não precisa pagar licenças caras para começar a trabalhar com IA;
• Comunidade ativa: milhares de desenvolvedores ao redor do mundo testam, corrigem e aprimoram as bibliotecas constantemente;
• Atualizações rápidas: como a área evolui muito rápido, novas funções e algoritmos chegam primeiro às bibliotecas open-source;
• Flexibilidade: você pode adaptar o código às necessidades do seu projeto;
• Integração fácil: essas bibliotecas conversam bem entre si, permitindo montar pipelines completos de dados e modelos sem complicação.

Na prática, usar bibliotecas open-source significa acelerar o aprendizado e o desenvolvimento, sem barreiras financeiras ou técnicas. 

Veja também:

Vale a pena aprender Python em 2025? Relato pessoal

Principais bibliotecas Python para machine learning

O ecossistema de bibliotecas Python para machine learning é amplo e cobre todas as etapas de um projeto: da preparação dos dados ao treinamento e avaliação de modelos preditivos.

Entre as mais utilizadas (e que todo profissional de dados deveria conhecer) estão:

Scikit-learn

O Scikit-learn (ou simplesmente sklearn) é uma das bibliotecas mais populares de Machine Learning em Python. Ele é open-source, gratuito e foi criado para facilitar a implementação de algoritmos que resolvem problemas como classificação, regressão, clusterização e pré-processamento de dados.

O que torna o Scikit-learn tão especial é sua combinação de simplicidade e eficiência. Mesmo quem está começando consegue treinar modelos de forma prática, graças à sua interface amigável e documentação bem estruturada.

Como funciona?

O Scikit-learn foi construído sobre bibliotecas sólidas como NumPy, SciPy e Matplotlib, o que garante performance e estabilidade. 

Além disso, ele já traz implementações prontas de algoritmos clássicos, como Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, K-Means e PCA, permitindo que você teste soluções de forma prática sem precisar começar do zero.

Por que usar Scikit-learn?

Sua importância no campo do Machine Learning vem justamente disso:

• Baixa curva de aprendizado: ideal para iniciantes;
• Ampla aplicabilidade: resolve desde análises preditivas simples até tarefas mais complexas;
• Comunidade ativa: milhares de tutoriais, exemplos e fóruns de suporte.

Quando usar o Scikit-learn?

O Scikit-learn é indicado para projetos que envolvem dados tabulares ou estruturados, aplicando algoritmos tradicionais de machine learning. Isso inclui situações como:

• Início no machine learning: ponto de partida ideal para quem está aprendendo;
• Problemas com dados estruturados/tabulares: funciona muito bem com planilhas, CSVs e bancos de dados;
• Implementação de algoritmos clássicos: regressão, classificação, clustering e redução de dimensionalidade;
• Prototipagem rápida: para testar rapidamente diferentes algoritmos antes de partir para soluções mais complexas;
• Camada de interpretação: usado em conjunto com modelos avançados (como LLMs) para interpretar ou processar saídas.

Exemplo prático: previsão com regressão linear

Um dos usos mais comuns do Scikit-learn é a regressão linear, técnica que serve para prever valores contínuos a partir de variáveis conhecidas.

Imagine que você queira estimar o preço de uma casa, por exemplo. Para isso, você coleta informações como:

• Tamanho do imóvel em metros quadrados;
• Número de quartos;
• Localização.

Esses são os dados de entrada (features). Já o preço real da casa é a resposta (target).

Com o Scikit-learn, o processo fica assim:

1. Organiza os dados: você monta uma tabela (usando Pandas, por exemplo) com colunas de características e o preço da casa;
2. Separa treino e teste: parte dos dados serve para ensinar o modelo e outra parte para avaliar se ele aprendeu de verdade;
3. Treina o modelo: com poucas linhas de código, você chama o algoritmo LinearRegression() do Scikit-learn e ajusta os dados de treino;
4. Faz previsões: agora é só passar novas informações (como tamanho e localização de uma casa anunciada) e o modelo devolve uma estimativa de preço.

Exemplo de código em Python:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# Exemplo de dados
dados = {
    "tamanho_m2": [50, 80, 120, 150],
    "quartos": [1, 2, 3, 4],
    "preco": [200000, 320000, 500000, 650000]
}
df = pd.DataFrame(dados)

# Features (X) e alvo (y)
X = df[["tamanho_m2", "quartos"]]
y = df["preco"]

# Divisão treino/teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Treinamento do modelo
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X_train, y_train)

# Previsão
previsao = modelo.predict([[100, 3]])
print(f"Preço estimado da casa: R${previsao[0]:,.2f}")

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# Exemplo de dados
dados = {
    "tamanho_m2": [50, 80, 120, 150],
    "quartos": [1, 2, 3, 4],
    "preco": [200000, 320000, 500000, 650000]
}
df = pd.DataFrame(dados)

# Features (X) e alvo (y)
X = df[["tamanho_m2", "quartos"]]
y = df["preco"]

# Divisão treino/teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Treinamento do modelo
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X_train, y_train)

# Previsão
previsao = modelo.predict([[100, 3]])
print(f"Preço estimado da casa: R${previsao[0]:,.2f}")

Nesse exemplo, ao fornecer os dados de uma casa de 100 m² com 3 quartos, o modelo estima automaticamente o valor de mercado.

Com essa técnica:

• Imobiliárias conseguem calcular valores de mercado com mais agilidade;
• Compradores podem tomar decisões mais informadas;
• Cientistas de dados iniciantes aprendem, na prática, os fundamentos do machine learning.

TensorFlow

O TensorFlow é uma plataforma open-source criada pelo Google em 2015 para desenvolver e treinar modelos de machine learning e deep learning. Com ele, computadores podem aprender a partir de dados, reconhecer padrões e fazer previsões sem depender de instruções programadas passo a passo.

Como funciona?

O TensorFlow se baseia em gráficos computacionais, em que:

• Nós: representam operações matemáticas;
• Arestas (tensores) → carregam os dados entre as operações.

Na prática, o desenvolvedor define como os dados fluem entre os nós para formar a arquitetura do modelo. Esse modelo pode ser treinado em CPUs, GPUs ou TPUs, garantindo alto desempenho mesmo em tarefas complexas.

Outro diferencial dessa plataforma é a integração com o Keras, uma API de alto nível que simplifica a criação de redes neurais. Ou seja, ela é perfeita para quem quer evitar os detalhes técnicos mais pesados.

Depois de treinado, o modelo pode ser usado em praticamente qualquer ambiente: servidores, aplicativos mobile, navegadores (com TensorFlow.js) e até dispositivos embarcados.

Por que usar o TensorFlow?

O TensorFlow é importante porque:

• Escala facilmente: suporta desde protótipos até aplicações em produção;
• Tem suporte a hardware avançado: aproveita GPUs e TPUs para treinar modelos mais rápidos;
• É flexível e expansível: usado tanto em pesquisas acadêmicas quanto em produtos comerciais;
• Conta com uma comunidade enorme: atualizações constantes, tutoriais, exemplos prontos e suporte do Google AI.

Quando usar o TensorFlow?

Desde o seu lançamento, o TensorFlow se tornou uma das bibliotecas mais usadas no mundo. Ele pode ser usado em situações como:

• Visão computacional: detecção de objetos em imagens ou vídeos;
• Processamento de linguagem natural (NLP): treinar modelos para fazer tradução automática, atuar como chatbots e analisar sentimentos em textos de redes sociais;
• Saúde: interpretação de exames e apoio em diagnósticos;
• Segurança cibernética: identificação de anomalias e fraudes em tempo real.

Exemplo prático: rede neural simples para classificação de imagens

Uma das aplicações mais comuns do TensorFlow é a classificação de imagens. Imagine treinar um modelo capaz de identificar se uma foto contém um gato ou um cachorro. Para isso, usamos uma rede neural convolucional (CNN), muito eficiente em tarefas de visão computacional.

Com o TensorFlow, o processo fica assim:

• Preparação dos dados: usamos um conjunto de imagens já rotuladas (como os datasets MNIST ou CIFAR-10);
• Construção da rede: definimos camadas convolucionais que extraem padrões (bordas, formas, texturas) e camadas densas que relacionam esses padrões à classe final;
• Treinamento: o modelo ajusta seus parâmetros comparando previsões com os rótulos reais, até aprender a distinguir corretamente as imagens;
• Previsão: depois de treinado, é só enviar uma imagem nova e o modelo retorna a classe mais provável.

Código simplificado em TensorFlow/Keras:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# Carregar dataset MNIST (dígitos de 0 a 9)
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Normalizar e ajustar formato
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0

# Criar modelo CNN
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation="relu", input_shape=(28,28,1)),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation="relu"),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation="relu"),
    layers.Dense(10, activation="softmax")
])

# Compilar e treinar
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_split=0.1)

# Avaliar
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print(f"Acurácia no teste: {test_acc:.2f}")

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# Carregar dataset MNIST (dígitos de 0 a 9)
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Normalizar e ajustar formato
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0

# Criar modelo CNN
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation="relu", input_shape=(28,28,1)),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation="relu"),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation="relu"),
    layers.Dense(10, activation="softmax")
])

# Compilar e treinar
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_split=0.1)

# Avaliar
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print(f"Acurácia no teste: {test_acc:.2f}")

Esse exemplo mostra que, em poucas linhas de código, conseguimos treinar uma rede neural que atinge alta acurácia na classificação de imagens.

E o TensorFlow facilita todo o processo, desde a preparação dos dados até a execução do modelo em produção.

Esse mesmo raciocínio pode ser aplicado em problemas reais, como detecção de objetos em fotos, reconhecimento facial ou análise de imagens médicas.

Scikit-learn vs TensorFlow: qual usar no seu projeto?

Scikit-learn e TensorFlow são duas das principais bibliotecas Python para machine learning. Embora diferentes, elas se complementam dentro do ecossistema de IA.

Entenda quando usar cada uma: 

• Scikit-learn: melhor para ML “clássico” em dados tabulares (rápido de prototipar, fácil de explicar);
• TensorFlow: melhor para deep learning e produção em larga escala (imagens, texto, áudio, apps mobile/web).

Ou seja, use Scikit-learn se você está começando ou precisa trabalhar com dados tabulares. 

E escolha TensorFlow se o desafio envolve redes neurais, grandes volumes de dados ou aplicações em produção.

Tabela comparativa: Scikit-learn vs TensorFlow

Aprendizado supervisionado vs. não supervisionado: exemplos práticos

É importante lembrar que quando falamos em machine learning, existem duas formas principais de ensinar um modelo: supervisionado e não supervisionado. 

Em ambos os casos, as bibliotecas Python podem ser aplicadas. Tudo depende do seu objetivo e da complexidade do projeto.

Entenda a seguir:

Aprendizado supervisionado

No aprendizado supervisionado, você trabalha com dados rotulados. Ou seja, já sabe a resposta certa para cada exemplo do conjunto de treino. O modelo aprende a relacionar as entradas com essas respostas e, depois, consegue prever resultados para dados novos.

Exemplo prático: previsão de preços de imóveis

A ideia é treinar um modelo com um conjunto de dados que já contém as características das casas (entradas) e os preços reais (saída/target). Assim, o algoritmo aprende os padrões e consegue prever o preço de novas casas.

Veja como fazer isso com Scikit-learn e Tensorflow:

Com Scikit-learn (nível inicial e intermediário)

Você usa uma base com colunas como tamanho (m²), número de quartos, localização e o preço real.

Depois disso, aplica um algoritmo de regressão, como Regressão Linear ou Random Forest Regressor, já disponível no Scikit-learn. Em poucas linhas, o modelo é treinado, testado e pronto para prever preços de imóveis inéditos.

Com TensorFlow (nível avançado e produção)

O mesmo problema pode ser expandido. Em vez de apenas prever preços, uma rede neural pode considerar centenas de variáveis, como idade do imóvel, proximidade de transporte, qualidade da vizinhança e até fotos. 

O TensorFlow permite treinar modelos mais complexos em grandes bases de dados, aproveitando GPU/TPU para acelerar o processo.

Esse mesmo modelo pode ser usado em produção, por exemplo, em um app de imobiliária que sugere preços automaticamente. 

Aprendizado não supervisionado

No aprendizado não supervisionado, não existem rótulos nos dados. O objetivo é descobrir padrões ocultos, agrupando elementos semelhantes ou reduzindo variáveis sem saber de antemão qual é a “resposta certa”.

Exemplo prático: segmentação de clientes

O objetivo aqui é analisar o comportamento de clientes e deixá-lo emergir em grupos (clusters) sem que esses grupos sejam definidos previamente.

Veja como fazer isso com Scikit-learn e Tensorflow:

Com Scikit-learn (nível introdutório e direto)

Imagine que você tem dados de compra dos clientes: quantidade de produtos comprados, valor gasto por mês, frequência de compra. Para analisar esses dados, você aplica o algoritmo K-Means, que agrupa clientes parecidos em clusters.

O resultado pode ser, por exemplo:

• Grupo 1: clientes de baixo valor (poucas compras e baixo gasto);
• Grupo 2: clientes médios (compram com frequência, mas gastam valores moderados);
• Grupo 3: clientes de alto valor (gastam muito em poucas compras).

Na prática, o time de marketing, por exemplo, pode personalizar campanhas: oferecer descontos para o Grupo 1 ou benefícios exclusivos para o Grupo 3.

Com TensorFlow (nível avançado e aplicações complexas)

Com o TensorFlow, você pode usar autoencoders, que são redes neurais usadas para detecção de anomalias.

Em dados de transações financeiras, por exemplo, o modelo aprende o padrão de consumo típico e marca transações muito diferentes como possíveis fraudes.

Também é possível usar redes neurais para reduzir a dimensionalidade em bases muito grandes (com centenas de variáveis), facilitando a visualização e o agrupamento de clientes semelhantes. 

Na prática, bancos podem usar esse tipo de modelo para detectar fraudes em tempo real, por exemplo. 

Continue aprendendo sobre machine learning

Conhecer as principais bibliotecas Python para machine learning é o primeiro passo para entrar no mundo do Machine Learning. Mas, se você quer acelerar seu aprendizado e se tornar um profissional de dados de verdade, precisa de uma formação completa.

A Trilha Data Science & Machine Learning, da Asimov Academy, é o caminho ideal para isso. Você começa do zero, aprende os fundamentos de matemática e estatística, domina a manipulação de grandes volumes de dados e avança até as técnicas mais modernas de machine learning.

Tudo isso com a didática prática e sem enrolação da Asimov, sempre com projetos aplicados que simulam os desafios do mercado.

Inscreva-se agora e dê o próximo passo na sua carreira!

Trilha Data Science e Machine Learning

Explore dados, desenvolva modelos preditivos e extraia insights valiosos para impulsionar a tomada de decisões.

Comece agora