{"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

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

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

O que \u00e9 um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica?<\/h2>\n\n\n\n

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

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

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

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

O que \u00e9 um algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica?<\/h2>\n\n\n\n

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

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

Diferen\u00e7a entre um algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica e um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica<\/h2>\n\n\n\n

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

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

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

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

Tipos de modelos de aprendizagem autom\u00e1tica<\/h2>\n\n\n\n

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

Modelos de aprendizagem supervisionada<\/h3>\n\n\n\n

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