Machine Learning: o que é e como aprender na prática

Entenda como o Machine Learning permite que sistemas aprendam a partir de dados e melhorem sua performance ao longo do tempo.

Machine Learning é um dos campos mais empolgantes da tecnologia hoje em dia. É uma abordagem para desenvolver programas que aprendem com dados, em vez de serem explicitamente programados para executar uma tarefa específica.

Com a explosão do Big Data e da Inteligência Artificial, o Machine Learning tornou-se uma ferramenta poderosa para empresas e pesquisadores em muitas áreas diferentes.

O que é Machine Learning?

Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina, em português) é um subconjunto de Inteligência Artificial (IA) que permite que um sistema aprenda a partir de dados e melhore sua performance em uma determinada tarefa ao longo do tempo. Para isso, utiliza-se algoritmos que analisam dados e identificam padrões, permitindo que o sistema aprenda a partir desses padrões e faça previsões ou tomadas de decisão.

Ou seja, em vez de criar um código com instruções detalhadas para uma tarefa específica, os programadores fornecem aos computadores uma grande quantidade de dados e um conjunto de algoritmos que buscam encontrar padrões e relacionamentos nesses dados. À medida que o modelo recebe mais dados, ele se torna mais preciso para prever resultados futuros, classificar novos dados ou tomar decisões com base nesses padrões.

Aplicamos essa técnica em problemas que envolvem grande quantidade de dados e que não se resolvem com abordagens tradicionais de programação.

Como funciona o Machine Learning?

O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é como ensinar um computador a reconhecer padrões e tomar decisões com base em experiências anteriores. Ele aprende com dados do mesmo jeito que a gente aprende observando o mundo ao nosso redor.

Tudo começa com um conjunto de dados de exemplo, conhecido como dados de treino. Esses dados trazem situações já conhecidas: cada exemplo tem uma informação de entrada e uma resposta certa. Se estivermos falando de prever o preço de casas, por exemplo, o algoritmo vai analisar características como tamanho, número de quartos e localização, junto com os preços reais dessas casas. Ao fazer isso repetidamente, ele vai entendendo quais fatores mais influenciam no valor final.

Com essas informações, o algoritmo constrói o que chamamos de modelo uma espécie de fórmula que tenta relacionar os dados de entrada com as respostas. Esse modelo é ajustado ao longo do tempo para que as previsões fiquem o mais próximo possível da realidade. No exemplo das casas, ele pode perceber que, em geral, casas maiores custam mais, mas localização também pesa muito. Assim, cria uma lógica para prever o preço de imóveis que ele nunca viu antes.

Depois de treinado, o modelo está pronto para fazer predições. Ou seja, ele pode receber novos dados (como as características de uma casa que acabou de ser anunciada) e estimar quanto ela deve valer com base no que aprendeu.

O processo todo passa por algumas etapas importantes:

• Coleta e preparação dos dados: é preciso organizar, limpar e separar os dados corretamente uma parte para treinar o modelo e outra para testar se ele realmente aprendeu.
• Treinamento: aqui o algoritmo tenta encontrar padrões, ajustando seus parâmetros para melhorar a precisão.
• Avaliação: depois do treino, o modelo é testado com dados novos, que ele ainda não viu, para ver se consegue fazer boas previsões.
• Ajuste fino: com os resultados em mãos, é possível melhorar ainda mais o modelo, refinando detalhes para que ele acerte mais vezes.

No fim das contas, Machine Learning é uma forma poderosa de dar autonomia às máquinas, fazendo com que elas aprendam a partir dos dados e consigam tomar decisões cada vez mais precisas.

Linguagem de programação para Machine Learning

Uma das linguagens de programação mais utilizadas para desenvolver modelos de Machine Learning é Python, e uma das principais razões é a grande quantidade de bibliotecas e frameworks disponíveis para os usuários.

Essas bibliotecas fornecem aos desenvolvedores uma ampla variedade de ferramentas e recursos para ajudá-los a construir modelos de maneira rápida e eficiente. Algumas das bibliotecas mais populares incluem Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. Essas bibliotecas fornecem aos desenvolvedores acesso a uma ampla variedade de algoritmos, bem como ferramentas para pré-processamento de dados, avaliação de modelos e muito mais.

Além disso, Python é uma linguagem altamente fácil de ler e escrever, o que torna mais fácil para os desenvolvedores trabalharem juntos em projetos complexos. A sintaxe clara e concisa da linguagem também ajuda a reduzir o tempo necessário para desenvolver e depurar modelos de Machine Learning.

3 Exemplos de Machine Learning no dia a dia

Pode até parecer coisa de laboratório ou filme futurista, mas o Machine Learning já faz parte da nossa rotina — e muitas vezes a gente nem percebe. Ele está por trás de várias ferramentas e serviços que usamos todos os dias, facilitando decisões e deixando tudo mais ágil e personalizado.

Machine learning na recomendação de produtos

Sabe quando você entra num site como o da Magazine Luiza e logo aparecem sugestões de produtos que têm tudo a ver com você? Isso é resultado de algoritmos de Machine Learning que analisam seu comportamento de navegação e histórico de compras. A plataforma entende seus gostos, identifica padrões e sugere aquilo que tem mais chance de te interessar. Isso torna a experiência mais prática para quem compra e mais eficiente para quem vende.

Machine learning na previsões financeiras

Bancos e instituições financeiras também apostam pesado nessa tecnologia. Com Machine Learning, eles conseguem analisar milhares de transações em tempo real para prever situações de risco, como inadimplência ou até mesmo fraudes. O sistema aprende com os padrões de comportamento e, ao detectar algo fora do comum, acende o alerta. Isso ajuda a proteger tanto os consumidores quanto as empresas.

Machine learning no diagnóstico médico assistido

Na área da saúde, o Machine Learning tem sido um verdadeiro aliado dos profissionais. Ele é capaz de analisar exames como raios-X, tomografias e ressonâncias com um nível de precisão impressionante. Esses sistemas ajudam a identificar doenças complexas como o câncer em estágios iniciais, além de auxiliar na escolha dos tratamentos mais indicados para cada caso. Tudo isso com mais agilidade e apoio à tomada de decisão médica.

Esses são apenas alguns exemplos de como o aprendizado de máquina está mais presente no nosso dia a dia do que imaginamos trabalhando nos bastidores para deixar a tecnologia mais inteligente, próxima e útil.

Machine Learning x Inteligência Artificial

Machine Learning e Inteligência Artificial são conceitos diferentes, apesar de muitas pessoas os utilizarem como sinônimos.

Inteligência Artificial é um campo mais amplo, que engloba diversas técnicas e abordagens para construir sistemas que realizam tarefas que, de outra forma, humanos realizariam. Já o Machine Learning é uma das técnicas utilizadas na Inteligência Artificial para permitir que sistemas aprendam a partir de dados.

Em outras palavras, Machine Learning é uma técnica específica utilizada na construção de sistemas de Inteligência Artificial. É importante destacar que a Inteligência Artificial não se resume apenas ao Machine Learning, e que existem outras técnicas e abordagens que também são utilizadas para construir sistemas de IA.

3 Modelos de machine learning

Existem três principais tipos de machine learning: supervisionado, não supervisionado e por reforço.

1. Modelos supervisionados

No modelo supervisionado, alimentamos o sistema com um conjunto de dados de treinamento que já possui as respostas corretas para um determinado problema. A partir desses dados, o sistema aprende a fazer previsões ou tomar decisões com base em novos dados.

Em um problema de classificação de imagens, alimentamos o sistema com um conjunto de imagens já rotuladas (por exemplo, com a informação de que a imagem é de um gato ou de um cachorro). Com base nesses dados, treinamos o sistema para reconhecer as características que distinguem um gato de um cachorro e, a partir daí, seria capaz de classificar novas imagens.

2. Modelos não supervisionados

No modelo não supervisionado, alimentamos o sistema com um conjunto de dados sem rótulos e ele é responsável por identificar padrões ou estruturas nesses dados. Utilizamos esse tipo de modelo comumente em tarefas de clusterização, cujo objetivo é agrupar dados similares em grupos.

Por exemplo, em um conjunto de dados com informações de clientes de uma loja, o sistema poderia identificar grupos de clientes com características similares, como idade, gênero, interesse por determinados produtos, entre outros.

3. Modelos por reforço

No modelo por reforço, alimentamos o sistema com um conjunto de dados que não possui respostas corretas, mas que fornece informações sobre o desempenho do sistema em determinada tarefa. O objetivo é que o sistema aprenda a tomar decisões que maximizem uma recompensa ou minimizem um prejuízo.

Esse tipo de Machine Learning é comumente utilizado em tarefas de tomada de decisão, como jogos, robótica e controle de processos industriais.

Como aprender Machine Learning do zero?

Aprender Machine Learning pode parecer desafiador à primeira vista, mas com um bom passo a passo, tudo começa a fazer sentido. O segredo é seguir uma trilha estruturada indo dos fundamentos até a prática, sem pressa e com curiosidade. Abaixo, você encontra um guia para quem quer começar do zero, mesmo sem saber programar ou entender matemática avançada.

1. Entenda o que é Machine Learning e por que ele é tão relevante

Antes de mergulhar nos algoritmos, vale entender o cenário geral. Machine Learning é uma área dentro da Inteligência Artificial, voltada para ensinar máquinas a reconhecer padrões e tomar decisões com base em dados. Ele se conecta com outros campos, como o Deep Learning, e pode ser dividido em diferentes tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e por reforço cada um com aplicações bem distintas.

2. Comece a programar e entenda a matemática por trás

O segundo passo é que você não precisa ser um gênio da matemática, mas é importante se sentir confortável com alguns conceitos básicos. Coisas como estatística, álgebra linear e probabilidade ajudam a entender como os algoritmos realmente funcionam.

Já na parte de programação, o ideal é começar com Python. É uma linguagem simples, com uma comunidade enorme e várias bibliotecas feitas para Machine Learning.

3. Aprenda a lidar com dados (muito antes de criar modelos)

Dados são a base de tudo. Aprender a limpar, organizar e tratar dados faltantes é essencial para que qualquer modelo funcione bem. Afinal, de nada adianta ter um algoritmo potente se os dados forem ruins.

Comece aprendendo com bibliotecas como Pandas e NumPy. Faça pequenos projetos, como explorar uma planilha de vendas ou analisar dados de um app de clima. Esse contato prático te dá segurança para avançar.

4. Estude os modelos mais usados no mercado

Antes de se aventurar em redes neurais complexas, é importante dominar os modelos clássicos. Alguns dos mais comuns são:

• Regressão Linear – ideal para prever valores, como o preço de um aluguel;
• Árvores de Decisão e Random Forest – ótimas para classificação;
• SVM (Máquinas de Vetores de Suporte) – eficientes em separar grupos distintos de dados.

O nosso canal Asimov Academy, no YouTube, é excelente para entender esses algoritmos de forma leve e com bom humor.

5. Coloque a mão na massa: construa seus primeiros modelos

Com uma base sólida, é hora de aplicar. Bibliotecas como Scikit-learn facilitam muito esse processo. Você pode carregar um conjunto de dados, separar em treino e teste, treinar seu modelo e ver os resultados.

Aqui vai um exemplo básico, só para sentir o gosto da coisa:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

data = pd.read_csv("dados.csv")
X = data.drop(columns=["target"])
y = data["target"]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

modelo = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
modelo.fit(X_train, y_train)

y_pred = modelo.predict(X_test)
print(f"Acurácia do modelo: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

data = pd.read_csv("dados.csv")
X = data.drop(columns=["target"])
y = data["target"]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

modelo = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
modelo.fit(X_train, y_train)

y_pred = modelo.predict(X_test)
print(f"Acurácia do modelo: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")

Com poucos blocos de código, você já consegue ver o Machine Learning funcionando em uma métrica indicando quão bem seu modelo está acertando as previsões

6. Aprenda a melhorar seus modelos

Nem sempre o primeiro resultado será o melhor e isso é normal. Com o tempo, você vai aprendendo a ajustar o desempenho usando técnicas de validação, ajuste de hiperparâmetros e métodos para evitar problemas como o overfitting, que é quando o modelo “decora” os dados de treino e não funciona bem com dados novos.

Aqui entra o desafio real: entender quando ajustar, quando simplificar e quando tentar outro caminho.

7. Explore o universo do Deep Learning

Depois de dominar os modelos tradicionais, você pode mergulhar em redes neurais e deep learning. Ferramentas como TensorFlow e Keras abrem as portas para aplicações mais avançadas, como visão computacional e reconhecimento de voz.

Para quem quer se aprofundar, o livro Deep Learning with Python, de François Chollet, é leitura obrigatória.

8. Pratique com projetos reais e troque ideias com outras pessoas

A melhor forma de aprender é praticando. Use bases de dados públicas (como as do Kaggle) para resolver problemas reais. Tente criar um classificador de imagens, um detector de sentimentos em textos, ou uma previsão de vendas com base em dados históricos.

E o que dizem os especialistas?

Ana Maria, professora da Asimov Academy, formada em Analise e Desenvolvimento de Sistemas lembra bem do início da jornada para aprender Machine Learning:

“Minha trajetória na tecnologia começou focada no desenvolvimento web. Durante a graduação e minhas primeiras experiências profissionais, tudo girava em torno da criação de sistemas, APIs, bancos de dados e interfaces. Mas tudo na tecnologia muda rápido, e ainda na faculdade percebi o crescimento constante do interesse e da demanda por soluções baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning. Na faculdade só tive uma disciplina sobre ML, por isso comecei a estudar por conta própria, buscando entender desde os fundamentos matemáticos até a aplicação prática de algoritmos.

E nesse processo, já como professora da Asimov estudei com os conteúdos da nossa trilha de ML, que me ajudou a esclarecer dúvidas que ficaram e principalmente a aplicar todos os conceitos, modelos, qual o mais adequado pra cada situação. Todo o conhecimento e prática com esses cursos, despertaram em mim ideias para ir além e trabalhar em um novo projeto de Mestrado incluindo ML, algo que nunca imaginei. Ainda estou estudando, testando, errando e aprendendo, mas essa fase tem sido uma das mais enriquecedoras da minha trajetória. Sair da minha zona de conforto e mergulhar em um novo campo me mostrou que, em tecnologia, aprender é um caminho contínuo e que vale muito a pena.”

Assim como ela, muita gente descobre que o aprendizado acontece na prática: errando, testando e ajustando. Machine Learning não é só para especialistas. Com dedicação e os recursos certos, qualquer pessoa pode aprender.

Onde se aplica Machine Learning?

Desde finanças e marketing até saúde e transporte, diversas áreas utilizam Machine Learning. A seguir, listamos alguns exemplos de aplicação dessa técnica no cotidiano:

• Assistentes virtuais: assistentes virtuais como Siri, Google Assistant e Alexa utilizam Machine Learning para reconhecer a fala do usuário e interpretar suas intenções.
• Previsão de demanda: as empresas podem usar Machine Learning para prever a demanda de seus produtos, ajudando-as a gerenciar seus estoques de forma mais eficiente. Por exemplo, a Amazon usa Machine Learning para prever a demanda de produtos e gerenciar seus estoques.
• Recomendação: os sistemas de recomendação usam Machine Learning para recomendar produtos, filmes, músicas e muito mais. A Netflix, por exemplo, usa essa tecnologia para personalizar as recomendações de filmes e séries para cada usuário.
• Análise de sentimentos: o Machine Learning pode analisar grandes quantidades de dados, como postagens em redes sociais, para entender o sentimento do público em relação a um determinado tópico.
• Reconhecimento de imagens: é uma das aplicações mais populares. Alguns exemplos incluem reconhecimento de caracteres em documentos, reconhecimento de objetos em imagens e o reconhecimento de rostos. Esse é o caso do Google Photos, que reconhece e classifica automaticamente as imagens de um usuário.
• Detecção de fraudes: instituições financeiras utilizam Machine Learning para identificar transações suspeitas e reduzir o risco de fraudes.
• Detecção de spam: o Machine Learning detecta spam em e-mails, identificando padrões de texto suspeitos.
• Diagnóstico médico: sistemas de Machine Learning auxiliam médicos no diagnóstico de doenças e identificação de tratamentos mais efetivos.

Qual é o futuro do Machine Learning?

O Machine Learning já deixou de ser uma promessa do futuro ele está acontecendo agora, e impactando diretamente o jeito como vivemos, consumimos, nos comunicamos e até tomamos decisões. Cada vez mais presente no dia a dia das empresas, essa tecnologia vem mudando o modo como os negócios operam e como os desenvolvedores escrevem seus códigos.

A tendência é que essa evolução só se acelere. Novas aplicações surgem o tempo todo, e com elas, cresce também a demanda por profissionais que saibam trabalhar com dados, algoritmos e modelos inteligentes. Aprender Machine Learning hoje é abrir portas para um mercado que valoriza inovação, resolução de problemas e pensamento analítico.

Se você quer criar sistemas mais eficientes, entender como a tecnologia funciona por trás dos bastidores e se destacar num dos campos que mais crescem no mundo da tecnologia, o momento de começar é agora.

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Perguntas frequentes sobre Machine Learning (FAQ)