Você já se perguntou como os sistemas de recomendação da Netflix sabem exatamente) ou perto disso) qual série você vai amar? Ou como os carros autônomos conseguem “enxergar” e tomar decisões em tempo real?
A resposta está nos algoritmos de aprendizado de máquina — o coração da inteligência artificial moderna.
Se você está aqui, provavelmente quer entender mais sobre esse tema fascinante, seja para aplicar no trabalho, mudar de carreira ou simplesmente saciar sua curiosidade.
E você está no lugar certo!
Neste artigo, vamos explorar o que são esses algoritmos, como funcionam, seus principais tipos e, claro, como você pode aprender a dominá-los. Vamos lá?
O que você vai ver hoje?
O que são algoritmos de aprendizado de máquina?
Algoritmos de aprendizado de máquina são conjuntos de regras e procedimentos que permitem que os computadores “aprendam” a partir de dados, sem serem explicitamente programados para cada tarefa.
Em outras palavras, eles são como receitas que ensinam as máquinas a reconhecer padrões, tomar decisões e até prever resultados.
Entenda melhor com o exemplo a seguir: imagine que você está ensinando uma criança a identificar animais.
Aí, em vez de explicar cada detalhe, você mostra várias fotos de gatos e cachorros. Com o tempo, a criança começa a reconhecer as diferenças sozinha.
Os algoritmos de aprendizado de máquina funcionam de forma parecida, mas em escala muito maior e com a análise de dados complexos em uma velocidade impressionante.
Como funcionam os algoritmos de aprendizado de máquina?
O funcionamento desses algoritmos pode ser resumido em três etapas principais:
- Coleta de dados: tudo começa com dados — muitos dados! Eles são a matéria-prima para o aprendizado das máquinas;
- Treinamento do modelo: o algoritmo analisa os dados, identifica padrões e “aprende” a realizar uma tarefa específica, como classificar imagens ou prever tendências;
- Teste e aplicação: após o treinamento, o modelo é testado com novos dados para garantir sua precisão. Se tudo correr bem, ele estará pronto para ser aplicado no mundo real.
Para isso, vamos imaginar um exemplo aplicável ao mercado: é possível treinar um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar fraudes em transações financeiras a partir da análise de milhares de transações passadas.
Assim, gradativamente, o sistema aprende a reconhecer padrões suspeitos e, quando uma nova transação é feita, ele tem mais e mais capacidade de decidir se trata-se de uma tentativa fraudulenta ou não.
Quais são os tipos de algoritmos de aprendizado de máquina?
Existem diferentes tipos de algoritmos, cada um com suas particularidades e aplicações. A seguir, vamos explorar os principais.
Supervisionado
Aqui, o algoritmo é treinado com dados que já têm “respostas” conhecidas. Por exemplo: se você quer ensinar uma máquina a reconhecer spams, você fornece um conjunto de e-mails já classificados como “spam” ou “não spam.”
Dessa maneira, o algoritmo aprende com esses exemplos e aplica o conhecimento a novos e-mails. Além disso, o modelo pode ser aplicado para outras atividades, como:
- Previsão de vendas;
- Classificação de imagens;
- Detecção de fraudes.
Não supervisionado
Algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados trabalham com dados sem rótulos ou respostas conhecidas. Isso significa que, em vez de seguir instruções pré-definidas, eles precisam encontrar padrões e estruturas por conta própria.
Um exemplo clássico é o agrupamento de clientes com base em seus hábitos de compra. Isso acontece quando uma loja online, por exemplo, quer segmentar seus clientes para criar campanhas de marketing personalizadas.
Em seguida, o algoritmo analisa dados como frequência de compras, valor gasto e produtos preferidos, para agrupar clientes com comportamentos semelhantes. Por fim, esses grupos podem ser usados para direcionar promoções e melhorar o direcionamento (e eficácia) de cada campanha.
Por reforço
O algoritmo aprende por tentativa e erro, e recebe “recompensas” ou “penalidades” conforme as suas ações. É, basicamente, como ensinar um cachorro: ele recebe um biscoito quando faz algo certo e uma bronca quando erra.
Um exemplo que já acontece no dia a dia é o treinamento de carros autônomos: o algoritmo recebe feedback positivo quando toma decisões corretas, como manter a faixa de rodagem ou frear diante de um obstáculo.
Já as decisões erradas, como desviar bruscamente ou ignorar um sinal de trânsito, resultam em penalidades. Com o tempo, o algoritmo aprende a dirigir de forma segura e eficiente.
Autossupervisionado
Aqui, estamos falando de um tipo híbrido, em que o algoritmo gera seus próprios rótulos a partir dos dados disponíveis.
E como funciona: ele combina aspectos do aprendizado supervisionado e não supervisionado. Em traduções automáticas, o algoritmo analisa milhões de frases em dois idiomas diferentes e aprende a associar palavras e estruturas gramaticais.
Dessa maneira, o sistema abre mão da necessidade de um humano para dizer qual é a tradução correta — ele “adivinha” com base nos padrões que identifica.
Como aprender os algoritmos de aprendizado de máquina?
Se você deseja mergulhar no mundo dos algoritmos de aprendizado de máquina, saiba que o caminho é mais acessível do que parece. Aqui estão algumas dicas para começar:
- Domine os fundamentos: entenda conceitos básicos de programação, estatística e matemática. Linguagens como Python e R são ótimas para iniciantes;
- Pratique com projetos reais: a teoria é importante, mas a prática faz toda a diferença. Experimente plataformas como Kaggle para trabalhar com datasets reais;
- Invista em cursos especializados: um bom curso pode acelerar seu aprendizado e fornecer uma base sólida para aplicar os conceitos na prática.
Por falar em em cursos, a Hashtag Treinamentos oferece um programa completo em Ciência de Dados, onde você aprende desde os fundamentos até técnicas avançadas de machine learning.
É a oportunidade perfeita para dominar os algoritmos e se destacar no mercado. Inscreva-se agora!
Conclusão
Os algoritmos de aprendizado de máquina estão transformando o mundo ao nosso redor, desde a forma como consumimos conteúdo até a maneira como as empresas tomam decisões.
Entender como eles funcionam e como aplicá-los pode abrir portas incríveis para sua carreira. E o melhor? Você não precisa ser um gênio da computação para começar.
Com os recursos certos e um pouco de dedicação, você pode dominar esses algoritmos e se tornar um profissional altamente valorizado no mercado.
Que tal dar o primeiro passo hoje? Conheça o Curso de Ciência de Dados da Hashtag Treinamentos e comece sua jornada no mundo do machine learning!
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