{"id":1013783,"date":"2023-11-07T07:00:00","date_gmt":"2023-11-07T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/modelos-de-aprendizagem-automatica-o-que-sao-tipos-e-aplicacoes\/"},"modified":"2025-02-28T10:43:00","modified_gmt":"2025-02-28T17:43:00","slug":"modelos-de-aprendizagem-automatica-o-que-sao-tipos-e-aplicacoes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/modelos-de-aprendizagem-automatica-o-que-sao-tipos-e-aplicacoes\/","title":{"rendered":"Modelos de aprendizagem autom\u00e1tica: o que s\u00e3o, tipos e aplica\u00e7\u00f5es?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica<\/strong> (ML) na intelig\u00eancia artificial (IA) permitem que os computadores aprendam com os dados e fa\u00e7am previs\u00f5es ou ju\u00edzos de valor sem necessidade de programa\u00e7\u00e3o expl\u00edcita. Os modelos s\u00e3o a inspira\u00e7\u00e3o por detr\u00e1s de desenvolvimentos revolucion\u00e1rios no mundo da tecnologia em constante mudan\u00e7a. Quando a programa\u00e7\u00e3o convencional falha, fornece-nos uma solu\u00e7\u00e3o din\u00e2mica para problemas complicados.  <\/p>\n\n\n\n<p>Os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica s\u00e3o o cora\u00e7\u00e3o e a alma da intelig\u00eancia artificial. Neste artigo, vamos aprender sobre eles, os seus v\u00e1rios tipos, aplica\u00e7\u00f5es no mundo real e como escolher o melhor modelo para as tuas necessidades espec\u00edficas. <\/p>\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica?<\/h2>\n\n\n\n<p>Um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 um programa que os computadores utilizam para tomar decis\u00f5es ou fazer previs\u00f5es. Aprende a partir de exemplos e dados anteriores para descobrir as coisas por si pr\u00f3prio. <\/p>\n\n\n\n<p>Imagina que est\u00e1s a ensinar um computador a reconhecer imagens de gatos e c\u00e3es. Mostras-lhe muitas imagens de gatos e c\u00e3es e dizes-lhe quais s\u00e3o os gatos e quais s\u00e3o os c\u00e3es. O computador aprende com estes exemplos e come\u00e7a a reconhecer as diferen\u00e7as entre gatos e c\u00e3es.  <\/p>\n\n\n\n<p>Quando ele tiver aprendido o suficiente, podes mostrar-lhe uma nova imagem e ele dir-te-\u00e1 se \u00e9 um gato ou um c\u00e3o. Faz isto utilizando o que ele aprendeu com as imagens de treino. <\/p>\n\n\n\n<p>Os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica funcionam como o c\u00e9rebro de um computador. Trata-se de uma estrutura matem\u00e1tica ou algor\u00edtmica que ajuda o computador a adivinhar, classificar coisas ou tomar decis\u00f5es quando lhe s\u00e3o fornecidas informa\u00e7\u00f5es. O modelo torna-se mais inteligente ao analisar informa\u00e7\u00f5es antigas e pode depois utilizar esse conhecimento para fazer suposi\u00e7\u00f5es sobre coisas novas que nunca viu antes.  <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 um algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica?<\/h2>\n\n\n\n<p>Um algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica (ML) \u00e9 um conjunto de regras e procedimentos matem\u00e1ticos e estat\u00edsticos que um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica utiliza para compreender padr\u00f5es e fazer previs\u00f5es ou julgamentos com base em dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Os algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica ajudam os computadores a aprender coisas a partir da informa\u00e7\u00e3o, a encontrar padr\u00f5es e a fazer suposi\u00e7\u00f5es ou escolhas. Estes algoritmos servem de base aos modelos de aprendizagem autom\u00e1tica. Estes modelos s\u00e3o utilizados em v\u00e1rios tipos de empregos em diferentes sectores para descobrir informa\u00e7\u00f5es cruciais e executar tarefas automaticamente com base no que aprenderam com os dados.  <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Diferen\u00e7a entre um algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica e um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica<\/h2>\n\n\n\n<p>Compreender a diferen\u00e7a entre um algoritmo e um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 fundamental quando embarca numa viagem de aprendizagem autom\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n<p>Um algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 semelhante aos princ\u00edpios orientadores e procedimentos matem\u00e1ticos do teu sistema de aprendizagem autom\u00e1tica. Funciona como um motor computacional, processando os dados de entrada, transformando-os e, acima de tudo, aprendendo com eles. <\/p>\n\n\n\n<p>Por outro lado, um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 o resultado ou representa\u00e7\u00e3o real que surge ap\u00f3s a aplica\u00e7\u00e3o de um algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica a um conjunto de dados espec\u00edfico. Cont\u00e9m os conhecimentos ou padr\u00f5es recolhidos pelo algoritmo a partir desse conjunto de dados espec\u00edfico. Por outras palavras, \u00e9 o resultado final do processo de aprendizagem.  <\/p>\n\n\n\n<p>Imagina um algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica como um livro de receitas ou uma cole\u00e7\u00e3o de instru\u00e7\u00f5es que orienta o processo de aprendizagem. \u00c9 semelhante a ter um livro de receitas que te diz como preparar um prato. Um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica, por outro lado, \u00e9 o resultado de seguires essa receita. \u00c9 semelhante ao prato acabado.   <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tipos de modelos de aprendizagem autom\u00e1tica<\/h2>\n\n\n\n<p>A aprendizagem autom\u00e1tica inclui uma vasta gama de modelos e algoritmos, divididos em tr\u00eas categorias: aprendizagem supervisionada, n\u00e3o supervisionada e por refor\u00e7o. Existem v\u00e1rias subcategorias e modelos especializados dentro de cada uma destas categorias. Segue-se uma breve descri\u00e7\u00e3o dos diferentes tipos de modelos populares de aprendizagem autom\u00e1tica:  <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Modelos de aprendizagem supervisionada<\/h3>\n\n\n\n<p>O modelo de aprendizagem supervisionada \u00e9 uma categoria espec\u00edfica de diferentes modelos de aprendizagem autom\u00e1tica que utilizam dados rotulados para a forma\u00e7\u00e3o. O algoritmo aprende a gerar previs\u00f5es ou ju\u00edzos na aprendizagem supervisionada, mapeando os dados de entrada para r\u00f3tulos-alvo conhecidos. Estes modelos s\u00e3o utilizados para tarefas que exigem a previs\u00e3o de um resultado com base em carater\u00edsticas de entrada. Apresentamos de seguida alguns modelos populares de aprendizagem autom\u00e1tica supervisionada:   <\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Regress\u00e3o linear:<\/strong> O modelo de regress\u00e3o linear prev\u00ea resultados num\u00e9ricos cont\u00ednuos em tarefas de regress\u00e3o. Quando precisas de prever um resultado num\u00e9rico cont\u00ednuo, podes utilizar modelos de regress\u00e3o linear. Identifica a melhor liga\u00e7\u00e3o linear entre as tuas vari\u00e1veis de entrada e a vari\u00e1vel alvo.  <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Regress\u00e3o log\u00edstica<\/strong>: A regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 utilizada para tarefas de classifica\u00e7\u00e3o bin\u00e1ria com uma escolha bin\u00e1ria (sim\/n\u00e3o) como resultado. Com base nos atributos de entrada, calcula a probabilidade de um resultado bin\u00e1rio. <\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/arvore-de-decisao-o-que-e-uma-arvore-de-decisao-tipos-vantagens-e-exemplos\/\">\u00c1rvores de decis\u00e3o<\/a><\/strong>: As \u00e1rvores de decis\u00e3o s\u00e3o utilizadas para modelos de classifica\u00e7\u00e3o e regress\u00e3o. Constroem uma estrutura semelhante a uma \u00e1rvore em que cada n\u00f3 reflecte uma decis\u00e3o baseada numa carater\u00edstica e as folhas representam uma etiqueta de classe final ou um valor num\u00e9rico. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Floresta<\/strong> aleat\u00f3ria: Uma floresta aleat\u00f3ria \u00e9 uma estrat\u00e9gia de aprendizagem de conjuntos que combina v\u00e1rias \u00e1rvores de decis\u00e3o para aumentar a precis\u00e3o da previs\u00e3o e reduzir o sobreajuste.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>M\u00e1quinas de vectores de suporte (SVM)<\/strong>: O SVM \u00e9 um algoritmo de classifica\u00e7\u00e3o sofisticado que encontra o hiperplano ideal para a parti\u00e7\u00e3o de classes no espa\u00e7o de carater\u00edsticas. Consegue classificar dados bin\u00e1rios e multin\u00edvel. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>K-Nearest Neighbours (K-NN)<\/strong>: K-NN \u00e9 um algoritmo de classifica\u00e7\u00e3o e regress\u00e3o b\u00e1sico mas eficaz. Determina a classe ou o valor dos seus dados com base na maioria das classes ou no valor m\u00e9dio dos seus k-vizinhos mais pr\u00f3ximos nos dados de treino. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Naive Bayes<\/strong>: Naive Bayes \u00e9 um algoritmo de classifica\u00e7\u00e3o probabil\u00edstica baseado no teorema de Bayes. Executa tarefas de categoriza\u00e7\u00e3o de texto, como a dete\u00e7\u00e3o de spam e a an\u00e1lise de sentimentos. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Redes neurais: <\/strong>os modelos de aprendizagem profunda, como as redes neurais convolucionais (CNNs) e as redes neurais recorrentes (RNNs), s\u00e3o modelos supervisionados altamente adapt\u00e1veis. Podes utilizar estes modelos de aprendizagem autom\u00e1tica para uma variedade de tarefas de aprendizagem supervisionada, como a classifica\u00e7\u00e3o de imagens e o processamento de linguagem natural. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Modelos de aprendizagem n\u00e3o supervisionados:<\/h3>\n\n\n\n<p>A aprendizagem n\u00e3o supervisionada \u00e9 um tipo de aprendizagem autom\u00e1tica em que o algoritmo investiga padr\u00f5es e estruturas nos dados sem produzir um resultado rotulado. Estes m\u00e9todos tentam encontrar padr\u00f5es ou correla\u00e7\u00f5es inerentes nos dados em vez de prever r\u00f3tulos espec\u00edficos. Eis alguns modelos comuns de aprendizagem autom\u00e1tica n\u00e3o supervisionada:  <\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Agrupamento K-Means<\/strong>: O K-means \u00e9 um m\u00e9todo de agrupamento popular que divide os dados em grupos com base em semelhan\u00e7as. Procura reduzir a vari\u00e2ncia dentro dos grupos, atribuindo iterativamente pontos de dados ao centro de agrupamento mais pr\u00f3ximo. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Agrupamento hier<\/strong>\u00e1rquico: O agrupamento hier\u00e1rquico cria um dendrograma, uma estrutura de agrupamento semelhante a uma \u00e1rvore. Pode representar rela\u00e7\u00f5es hier\u00e1rquicas entre pontos de dados. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modelos de<\/strong> mistura gaussiana (GMM): Os modelos de mistura gaussiana combinam diferentes distribui\u00e7\u00f5es gaussianas para representar os dados. S\u00e3o frequentemente utilizados no agrupamento e na estimativa de densidade. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Modelos de aprendizagem por refor\u00e7o:<\/h3>\n\n\n\n<p>A aprendizagem por refor\u00e7o \u00e9 um subconjunto da aprendizagem autom\u00e1tica em que um agente aprende a tomar decis\u00f5es atrav\u00e9s da intera\u00e7\u00e3o com o seu ambiente. O agente aprende uma pol\u00edtica que optimiza as recompensas acumuladas ao longo do tempo, recebendo feedback sob a forma de recompensas ou penaliza\u00e7\u00f5es. Eis alguns exemplos de modelos e algoritmos populares de aprendizagem por refor\u00e7o:  <\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Q-Learning<\/strong>: O Q-Learning \u00e9 um algoritmo de aprendizagem por refor\u00e7o sem modelo que ajuda os agentes a aprender a melhor pol\u00edtica de sele\u00e7\u00e3o de ac\u00e7\u00f5es. Mant\u00e9m um Q-table que armazena as recompensas acumuladas esperadas para cada par estado-a\u00e7\u00e3o. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Redes neuronais profundas com Q (DQN)<\/strong>: DQN \u00e9 uma extens\u00e3o do Q-Learning que utiliza redes neuronais profundas para aproximar os valores de Q. Provou ser eficaz na resolu\u00e7\u00e3o de tarefas complexas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>SARSA<\/strong> <strong>(State-Action-Reward-State-Action<\/strong>): O SARSA, tal como o Q-Learning, \u00e9 um algoritmo de aprendizagem por refor\u00e7o sem modelo. Determina a melhor pol\u00edtica estimando os valores Q para os pares estado-a\u00e7\u00e3o e aplicando modifica\u00e7\u00f5es na pol\u00edtica. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aplica\u00e7\u00f5es dos modelos de aprendizagem autom\u00e1tica<\/h2>\n\n\n\n<p>Os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica t\u00eam in\u00fameras aplica\u00e7\u00f5es em v\u00e1rios sectores e \u00e1reas devido \u00e0 sua capacidade de avaliar dados, gerar previs\u00f5es e automatizar opera\u00e7\u00f5es. Eis alguns exemplos de como s\u00e3o utilizados: <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Reconhecimento de imagens e vis\u00e3o por computador<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Dete\u00e7\u00e3o de objectos<\/strong>: os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica podem reconhecer e localizar objectos em imagens ou v\u00eddeos, o que \u00e9 \u00fatil em ve\u00edculos aut\u00f3nomos, vigil\u00e2ncia e cuidados de sa\u00fade.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Reconhecimento facial<\/strong>: Reconhecimento e confirma\u00e7\u00e3o dos rostos das pessoas, normalmente utilizado em sistemas de seguran\u00e7a e dispositivos m\u00f3veis.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Processamento de linguagem natural (PNL)<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>An\u00e1lise de sentimentos<\/strong>: <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/analise-de-sentimentos-o-que-e-e-como-o-fazer\/\">A an\u00e1lise de sentimentos<\/a> \u00e9 o processo de determinar o tom (positivo, negativo ou neutro) dos dados de texto. \u00c9 frequentemente utilizada para monitorizar as redes sociais e analisar o feedback dos clientes. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tradu\u00e7\u00e3o de l\u00ednguas<\/strong>: Tradu\u00e7\u00e3o de texto de uma l\u00edngua para outra, como se v\u00ea em ferramentas como o Google Translate.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gera\u00e7\u00e3o de texto<\/strong>: Cria\u00e7\u00e3o de texto que parece ter sido escrito por uma pessoa. \u00c9 \u00fatil para chatbots, gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fados e assistentes virtuais. <\/li>\n\n\n\n<li>Sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Recomenda\u00e7\u00f5es de conte\u00fados<\/strong>: Recomenda produtos, filmes, m\u00fasica ou artigos aos clientes com base no seu comportamento e prefer\u00eancias anteriores (por exemplo, Netflix e Amazon).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Marketing personalizado<\/strong>: fornecer aos utilizadores an\u00fancios e conte\u00fados direcionados com base nos seus interesses.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Cuidados m\u00e9dicos<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Diagn\u00f3stico de doen\u00e7as<\/strong>: Ajuda os profissionais m\u00e9dicos no diagn\u00f3stico de doen\u00e7as utilizando imagens m\u00e9dicas (por exemplo, raios X e resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas) e dados de pacientes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Descoberta de medicamentos<\/strong>: Prever potenciais candidatos a medicamentos e a sua utilidade no tratamento de determinadas doen\u00e7as, o que se designa por descoberta de medicamentos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Finan\u00e7as<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Pontua\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito<\/strong>: Avalia a credibilidade de uma pessoa ou organiza\u00e7\u00e3o para decidir se aceita um empr\u00e9stimo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Negocia\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica<\/strong>: Toma decis\u00f5es de negocia\u00e7\u00e3o em tempo real com base em dados de mercado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dete\u00e7\u00e3o de fraudes<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Dete\u00e7\u00e3o de fraudes com cart\u00f5es de cr\u00e9dito<\/strong>: identifica\u00e7\u00e3o de transac\u00e7\u00f5es fraudulentas utilizando dados anteriores e padr\u00f5es de despesa.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ve\u00edculos aut\u00f3nomos<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Ve\u00edculos aut\u00f3nomos<\/strong>: os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica analisam os dados dos sensores para tomar decis\u00f5es de condu\u00e7\u00e3o, garantindo efici\u00eancia e seguran\u00e7a.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Educa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Aprendizagem personalizada<\/strong>: Cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fados educativos espec\u00edficos para as necessidades e capacidades de cada aluno.<\/li>\n\n\n\n<li>Monitoriza\u00e7\u00e3o ambiental<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modela\u00e7\u00e3o clim\u00e1tica<\/strong>: An\u00e1lise das altera\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas e previs\u00e3o dos padr\u00f5es meteorol\u00f3gicos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Seguran\u00e7a<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li>Dete\u00e7\u00e3o de intrus\u00f5es: Identifica\u00e7\u00e3o do comportamento invulgar da rede para detetar e impedir ciberataques.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Melhorar os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica com o QuestionPro<\/h3>\n\n\n\n<p>O QuestionPro \u00e9 uma plataforma de software de inqu\u00e9ritos que ajuda as empresas a conceber, distribuir e analisar inqu\u00e9ritos para recolher feedback, informa\u00e7\u00f5es e dados importantes do seu p\u00fablico-alvo. A plataforma pode ajudar a criar e melhorar modelos de aprendizagem autom\u00e1tica de v\u00e1rias formas: <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Recolha de dados<\/h3>\n\n\n\n<p>Podes utilizar o QuestionPro para criar e distribuir inqu\u00e9ritos para recolher dados estruturados dos inquiridos. Esses dados podem ser usados para treinar modelos de aprendizado de m\u00e1quina. <\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, podes recolher coment\u00e1rios de clientes, classifica\u00e7\u00f5es de produtos ou prefer\u00eancias de utilizadores para treinar modelos para an\u00e1lise de sentimentos, sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o ou <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/o-que-e-a-segmentacao-de-clientes\/\">segmenta\u00e7\u00e3o de clientes<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Carater\u00edsticas de design<\/h3>\n\n\n\n<p>Os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica requerem carater\u00edsticas relevantes (vari\u00e1veis) para criar previs\u00f5es ou classifica\u00e7\u00f5es. Os dados de inqu\u00e9ritos cont\u00eam frequentemente informa\u00e7\u00f5es significativas que podem ser utilizadas na aprendizagem autom\u00e1tica. Podes utilizar o QuestionPro para desenvolver inqu\u00e9ritos que captem qualidades ou carater\u00edsticas espec\u00edficas necess\u00e1rias para o teu trabalho de modela\u00e7\u00e3o.  <\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, num inqu\u00e9rito de satisfa\u00e7\u00e3o do cliente, podes recolher dados como a idade, o sexo, a geografia e o hist\u00f3rico de compras e utiliz\u00e1-los para criar modelos preditivos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Testes A\/B<\/h3>\n\n\n\n<p>Podes utilizar o QuestionPro para conceber e executar testes A\/B para avaliar a efic\u00e1cia de v\u00e1rias defini\u00e7\u00f5es ou interven\u00e7\u00f5es do modelo. Esta informa\u00e7\u00e3o pode ser muito \u00fatil para melhorar e otimizar os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Melhoria cont\u00ednua<\/h3>\n\n\n\n<p>As organiza\u00e7\u00f5es podem atualizar e melhorar continuamente os seus modelos de ML atrav\u00e9s da realiza\u00e7\u00e3o de inqu\u00e9ritos e da recolha regular de novos dados. \u00c0 medida que novos dados s\u00e3o disponibilizados, os modelos podem ser treinados novamente para se manterem actualizados sem perderem precis\u00e3o ou relev\u00e2ncia. <\/p>\n\n\n\n<p>Sabe mais sobre as vantagens da <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/processo-de-melhoria-continua-o-que-e-fases-e-exemplos\/\">melhoria cont\u00ednua<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Personaliza\u00e7\u00e3o e segmenta\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>Podes utilizar dados de inqu\u00e9ritos para classificar o teu p\u00fablico com base nas suas escolhas, ac\u00e7\u00f5es ou dados demogr\u00e1ficos. Os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o baseados na aprendizagem autom\u00e1tica e na publicidade direcionada podem utilizar estes segmentos para personalizar a experi\u00eancia do utilizador ou as actividades de marketing, aumentando assim a sua efic\u00e1cia. <\/p>\n\n\n\n<p>Est\u00e1s pronto para melhorar a tua investiga\u00e7\u00e3o e tomar decis\u00f5es baseadas em dados? Come\u00e7a j\u00e1 a recolher, analisar e agir com base em dados mais inteligentes. <\/p>\n\n\n\n<br>\n<center>\n<a href=\"https:\/\/eu.questionpro.com\/a\/showEntry.do?lan=pt_PT&#038;custom1=blog\">\n        <button style=\"background: #ff9f00\">Cria uma conta gratuita<\/button>\n    <\/a>\n    <a href=\"https:\/\/contactar.questionpro.com\/t\/AM4X9Z3LxD?custom1=modelos-de-aprendizagem-autom\u00e1tica\u201d target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n        <button>Agendar uma demonstra\u00e7\u00e3o<\/button>\n    <\/a>\n<\/center>\n<br>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica (ML) na intelig\u00eancia artificial (IA) permitem que os computadores aprendam com os dados e fa\u00e7am [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":42,"featured_media":964899,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[2140],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v20.4 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Modelos de aprendizagem autom\u00e1tica: o que s\u00e3o, tipos e aplica\u00e7\u00f5es?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica utilizam algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica que prev\u00eaem ou decidem a partir de dados. 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