O Machine Learning (ML) é uma área da Inteligência Artificial que permite que sistemas aprendam automaticamente a partir de dados, melhorando o seu desempenho ao longo do tempo sem serem explicitamente programados. Saiba que tipo de ML existem.
Existem vários tipos de aprendizagem, cada um adequado a diferentes situações e problemas. Neste artigo, explicamos de forma clara os principais tipos de Machine Learning, com exemplos e aplicações práticas.
Aprendizagem Supervisionada (Supervised Learning)
A aprendizagem supervisionada é o tipo mais utilizado em aplicações reais. Aqui, o modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, cada exemplo possui uma resposta correta. O objetivo é aprender a relação entre as características de entrada e a saída esperada.
Como funciona?
O modelo observa muitos exemplos já resolvidos e aprende a generalizar para situações novas.
Aplicações comuns:
- Previsão de preços (casas, ações, carros)
- Classificação de emails em spam e não spam
- Reconhecimento de imagens (ex.: distinguir cães e gatos)
- Diagnósticos médicos baseados em exames
2. Aprendizagem Não Supervisionada (Unsupervised Learning)
Neste tipo, os dados não têm rótulos. O modelo procura padrões escondidos, grupos naturais ou estruturas internas.
Como funciona?
O algoritmo tenta organizar e agrupar os dados com base em semelhanças.
Aplicações comuns:
- Clustering: Agrupar clientes com comportamentos semelhantes
- Associação: Encontrar produtos frequentemente comprados juntos
- Redução de dimensionalidade (PCA): Simplificar dados mantendo informação relevante
- Deteção de anomalias
3. Aprendizagem Semi-Supervisionada (Semi-Supervised Learning)
Esta abordagem combina os dois métodos anteriores. É usada quando há poucos dados rotulados (caros ou difíceis de obter) e muitos dados sem rótulos.
Como funciona?
O algoritmo usa os poucos exemplos corretos para guiar a análise dos restantes dados.
Aplicações comuns:
- Reconhecimento facial
- Classificação de imagens com poucos rótulos
- Identificação automática de páginas web
4. Aprendizagem por Reforço (Reinforcement Learning)
Na aprendizagem por reforço, o modelo é um “agente” que toma decisões num ambiente, e recebe recompensas ou penalizações conforme o seu comportamento.
Como funciona?
O agente tenta maximizar a recompensa total ao longo do tempo, aprendendo por tentativa e erro.
Aplicações comuns:
- Jogos (xadrez, Go, videojogos)
- Robótica e controlo de movimento
- Carros autónomos
- Otimização de operações industriais
O Machine Learning é um campo vasto e poderoso, composto por vários tipos de aprendizagem adaptados a diferentes necessidades.
Da previsão de valores ao reconhecimento de padrões, da tomada de decisões autónomas aos sistemas que aprendem sozinhos, cada tipo de ML oferece abordagens únicas para resolver problemas complexos.
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