O que é Machine Learning, funcionamento e uso nas empresas?

Se você chegou aqui, é porque deve ver e ouvir falar em Machine Learning o tempo todo, mas não tem total clareza de tudo que esse termo representa e como ele afeta muitas das situações do nosso cotidiano, certo?

Então pode ficar tranquilo, pois o nosso trabalho aqui será esclarecer as principais dúvidas a respeito, porém, de maneira descomplicada e sempre que possível, fazendo analogias com situações que todos conhecem.

Vamos aprender mais sobre esse universo?

O que é Machine Learning?

Machine Learning – muitas vezes também chamado de aprendizado de máquina – é uma área da inteligência artificial que visa tornar uma máquina (um computador) capaz de aprender de modo semelhante aos humanos, por meio da submissão de um grande conjunto de dados usados para treinamento e a partir desse aprendizado, avaliar outros dados e, de modo autônomo aprender mais e tomar decisões corretas.

Esse tipo de explicação não ajuda muito, especialmente porque a maioria de nós não entende como uma máquina é capaz de desenvolver tal capacidade. Isso ficará mais claro quando falarmos sobre como funciona aprendizagem de máquina.

De modo bastante simplista, o aprendizado de máquina busca imitar o processo de aprendizagem humano.

Você já reparou o comportamento dos bebês quando começam a aprender as primeiras coisas? As primeiras palavras, os primeiros passos, a manipulação dos objetos?

Funciona mais ou menos assim:

• Os bebês observam muito atentamente as situações do seu dia a dia;

• Em determinado momento, começam a imitar os seus pais, os seus irmãos e as outras pessoas ao seu redor;

• Aos poucos, começam a repetir tudo o que veem, especialmente o que mais lhes chama atenção;

• Esse tipo de aprendizado se dá por observação, repetição e imitação;

• A repetição é um dos aspectos mais importantes, principalmente se erram as primeiras imitações, para que, aos poucos, possam fazer corretamente;

• Os adultos ou outras crianças que já aprenderam, ajudam no processo, mostrando o jeito certo de fazer, toda vez que o pequeno aprendiz erra;

• Quando se dá o desenvolvimento da linguagem, que é também um aprendizado, ela também passa a servir para orientar, estipular regras para fazer cada coisa e para fornecer novas informações.

No caso das máquinas, a ideia é análoga, mas com suas particularidades:

• Um enorme conjunto de dados padronizados corresponde à repetição de uma determinada situação que vivenciamos;

• A variedade dos dados visa simular a diversidade de situações possíveis;

• Vários algoritmos orientam por meio de regras e verificações lógicas, como interpretar os dados, como reconhecer padrões nesses dados e como tirar conclusões após a análise ter sido feita;

• Alguns aprendizados, tal como ocorre com os humanos, servirão para habilitar a máquina a outros aprendizados. Assim, por exemplo o processamento de linguagem natural (PLN) capacita a IA (inteligência artificial) a reconhecer e utilizar diferentes tipos de linguagens (escrita, falada, etc.) e interagir, mas também a continuar aprendendo quando novos dados forem submetidos usando a linguagem aprendida (ex: interpretação de texto).

Como funciona o Machine Learning?

Na prática, cada modelo de IA passa por um método de aprendizagem de acordo com o seu propósito. Assim, um ChatGPT ou um Gemini, receberam treinamentos diferentes de um modelo cuja principal função é criar imagens, ainda que as primeiras também tenha adquirido tal capacidade em versões recentes.

Em linhas gerais, independentemente do seu propósito, o processo consiste de:

• Coleta de dados – na primeira etapa, são submetidos ao computador um grande volume de dados de boa qualidade, relativos a cada assunto que se pretende que ele aprenda. É análogo às situações cotidianas que se repetem com pequenas variações e que a criança vivencia. Ela terá contato com variadas pessoas, objetos, cores, palavras. A IA receberá fotos, transações bancárias, livros, enfim, uma variedade de dados em diferentes formatos. Quanto mais amostras de dados o algoritmo de machine learning receber, mais preciso tenderá a ser o modelo;

• Treinamento e reconhecimento – de modo semelhante ao que ocorre com uma criança que, sempre que vê um gato (ou a foto de um), ouve um adulto dizer que aquilo é um gato, aprendendo a reconhecer e associar ao seu nome, à IA são apresentados várias fotos de gatos, de outros animais, de variados objetos e as respectivas palavras. Isso é feito por meio algoritmos que orientam como usar esses dados para identificar padrões e relacionamentos entre eles;

• Geração do modelo – no caso das pessoas, quanto maior for o conhecimento adquirido sobre um assunto, melhor será o desempenho em questões relacionadas, quando se faz um curso, por exemplo. No caso das máquinas, esse processo gera um "modelo" de inteligência especializado e capaz de classificar informações ou fazer previsões, como os modelos usados no mercado financeiro, por exemplo;

• Avaliação e correção – também como é na vida real, onde a experiência, a prática mostram o que funciona melhor e o que não, os modelos são testados quanto às suas saídas. Se houver erro, são feitos sucessivos ajustes nos parâmetros contidos nos algoritmos, de modo a melhorar as respostas, até que sejam precisas.

Mas conforme já mencionamos, esse processo pode variar de acordo com que se conhece como “tipos” de aprendizado de máquina.

Quais os tipos de Machine Learning?

Antes de listarmos e comentarmos cada tipo, é importante mencionar que é comum combinar dois ou mais tipos a depender do que se pretende para o modelo final:

• Aprendizado supervisionado – nesta modalidade, uma grande quantidade de dados é fornecida ao algoritmo de aprendizado e em meio aos dados, há uma quantidade deles que estão associados à resposta certa ou à saída que se espera que seja dada, que são os denominados rótulos. Devido a esse padrão, este método também é chamado de indutivo, já que há interferência proposital para obtenção dos resultados que se espera ou pretende;

• Aprendizado não supervisionado – como é de se supor, contrariamente ao anterior, os dados recebidos não contém as saídas que são previstas. Ou seja, os resultados estão relacionados com os padrões encontrados nos dados e não a um rótulo, sendo importante que o volume de dados seja suficientemente grande para que os padrões que conduzem às respostas, sejam identificados. Este modelo é também chamado dedutivo, visto que se assemelha ao modelo mental humano em que a resposta é obtida por conclusão da avaliação dos dados;

• Aprendizado semi-supervisionado - inclui dados de ambos os modelos acima e assim o aprendizado é capaz de ocorrer a partir de dados supervisionados e não supervisionados, quando temos uma grande quantidade de dados de treinamento mas apenas alguns são supervisionados ou contém os rótulos;

• Aprendizagem por reforço – também conhecido como modelo ou método de recompensas, já que o agente (autor da ação) aprende os resultados por meio de ações que podem ser desencadeadas por ele (na condição de agente), atuando no ambiente, produzindo diferentes recompensas. As maiores recompensas estão associadas às melhores decisões. Portanto, o objetivo da aprendizagem de reforço é aprender a melhor decisão a ser adotada, quando há várias alternativas para se escolher e diferentes resultados, mas todos podem ser verdadeiros.

Machine Learning é o mesmo que Inteligência Artificial?

Especialmente para quem não conhece muito sobre, é natural confundir os conceitos. Mas já antecipando a resposta e por tudo o que vimos até aqui, você já deve imaginar que não.

Aqui o paralelo com os seres humanos, também serve para melhor compreensão da questão.

Conforme crescemos e envelhecemos, o processo cognitivo vai se alterando e fica mais rico em termos de fatores que interferem no aprendizado. A medida que adquirimos mais e mais conhecimento, estes colaboram para a aquisição de novos em velocidade e em profundidade.

Sendo assim, mesmo que se costume dizer que pessoas que aprendem rápido são inteligentes, a inteligência não é apenas aprendizado.

O aprendizado tem relação com a inteligência, é parte dela, mas não é a mesma coisa.

É muito simples perceber. Muitas vezes somos desafiados a resolver questões inéditas, sem conhecimentos e dados prévios para basear nossas decisões, ou seja, sem a observação e repetição dos dados que são comuns no processo de aprendizado, usando apenas a inteligência para avaliar e discernir.

Portanto, embora o Machine Learning costume integrar a Inteligência Artificial e seja até mesmo fundamental para que ela seja possível, IA é muito mais abrangente do que Aprendizado de Máquina.

O Machine Learning no ambiente empresarial

Diferentemente do que alguns creem, o machine learning não é somente usada pelas Big Techs no processo de desenvolvimento dos grandes modelos de linguagem (LLMs ou Large Language Models), como o Copilot ou o DeepSeek.

Da mesma forma que as pessoas fazem cursos de graduação, de pós graduação, estudam e aprendem mais e mais ao longo de suas vidas, as IAs “prontas” também usam o aprendizado de máqui para se tornarem “especialistas” em determinadas áreas.

As empresas precisam compreender que o Machine Learning pode estar associado a produtos ou serviços com diversos objetivos, desde torná-los mais atraentes e acessíveis até contribuir para a segurança, o desempenho, a usabilidade e a própria eficiência operacional da operação.

Não se trata de adotar a tecnologia apenas porque ela está em alta, mas sim pelos resultados que ela pode gerar.

Empresas dos mais variados segmentos têm usado como ferramenta em ciência de dados, para gerar conhecimento útil a partir de grandes volumes de dados, para reconhecer comportamentos dos consumidores, para elaborar melhores estratégias de negócios, para inovar ou para tomar melhores decisões.

No dia a dia, o machine learning já está presente em soluções que você e seus clientes usam, muitas vezes sem perceber:

• Rotas inteligentes no trânsito – no aplicativo que ajuda a decidir o melhor caminho até o outro lado da cidade, calculando o menor tempo e o menor gasto de combustível. Isso só é possível porque o sistema analisa um grande volume de dados históricos de tráfego e os refina em tempo real com novos dados dos usuários. (Ganha o cliente que economiza tempo; ganham as empresas de logística que reduzem custos de frota);

• Streaming e recomendações de e-commerce – quando uma plataforma como a Netflix sugere um filme, ou a Amazon recomenda um produto com base no que você comprou antes. O algoritmo aprendeu o comportamento de milhares de usuários com perfis parecidos para prever o que mais tem chance de agradar. (Ganha o cliente, que recebe ofertas sob medida; ganha a empresa, que aumenta suas vendas e a retenção);

• Filtros de spam e segurança de e-mail – sabe aquela mensagem indesejada (SPAM) ou malware que nem chega a aparecer na sua caixa de entrada? Muitos serviços de e-mail já usam machine learning para analisar os padrões de texto e links de milhões de mensagens diárias, aprendendo a bloquear o que é perigoso de forma autônoma. (Ganha o usuário, que navega seguro; ganha a empresa, que protege seus dados corporativos contra ataques);

• Aprovação de crédito e antifraude bancária – toda vez que alguém faz uma compra fora do padrão ou tenta abrir uma conta com dados suspeitos, o sistema bloqueia a transação em milissegundos. O aprendizado de máquina analisa o histórico financeiro e o comportamento do usuário para identificar desvios imediatamente. (Ganha o consumidor, que não é lesado; ganha a empresa ou fintech, que reduz o prejuízo com fraudes);

• Atendimento ao cliente – uma nova geração de chatbots, que diferente dos sistemas antigos que apenas davam respostas prontas e engessadas, consegue aprender com o histórico de conversas. Eles entendem o contexto da dúvida do cliente e em muitos casos, resolvem o problema sem precisar de intervenção humana. (Ganha o cliente, com suporte 24/7 instantâneo; ganha a empresa, que reduz o custo operacional de atendimento);

• Previsão de demanda e controle de estoque – seja no varejo, seja na indústria, algoritmos de machine learning cruzam dados de vendas passadas, datas comemorativas e até a previsão do tempo para antecipar quais produtos vão vender mais no próximo mês. (Ganha o cliente, que sempre encontra o produto na prateleira; ganha o empresário, que não fica com dinheiro parado em estoque encalhado).

Conclusão

O Machine Learning não é uma tecnologia do futuro distante ou exclusiva das gigantes do Vale do Silício. Como vimos, ele já move o mercado e transforma a eficiência das pequenas empresas e a experiência dos clientes todos os dias. O verdadeiro passo estratégico para o seu negócio hoje é entender esse potencial e usá-lo como aliado para crescer e inovar.