{"id":5102,"date":"2025-07-09T16:06:20","date_gmt":"2025-07-09T16:06:20","guid":{"rendered":"https:\/\/b2f.pt\/?p=5102"},"modified":"2026-10-15T10:43:08","modified_gmt":"2026-10-15T10:43:08","slug":"machine-learning-o-que-e-como-funciona","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/b2f.pt\/en\/machine-learning-o-que-e-como-funciona\/","title":{"rendered":"Fruit, Patterns, and Predictions: An Introduction to Machine Learning"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\">Turning Data into Intelligence<\/h2>\n\n\n\n<p>Vivemos numa era em que os dados s\u00e3o gerados a uma velocidade nunca vista. Por isso, transformar grandes quantidades de dados em bruto em informa\u00e7\u00e3o \u00fatil para apoiar a tomada de decis\u00e3o \u00e9 um dos maiores desafios das organiza\u00e7\u00f5es atuais.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>But how can data help us make informed decisions quickly and efficiently?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9 precisamente neste ponto que entra o <strong>Machine Learning<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>De uma forma simplista, o <strong>Machine Learning<\/strong> \u00e9 um campo da <strong>intelig\u00eancia artificial<\/strong> que permite aos computadores aprender a partir dos dados. Em vez de seguirem regras fixas previamente programadas, os algoritmos analisam os dados e identificam padr\u00f5es. Desta forma, conseguem evoluir com base na experi\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">What can computers learn?<\/h2>\n\n\n\n<p>Com acesso a grandes volumes de dados, um algoritmo de <strong>Machine Learning<\/strong> pode descobrir rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis, classificar informa\u00e7\u00f5es, fazer previs\u00f5es e at\u00e9 tomar decis\u00f5es. Assim, esta capacidade abre portas para in\u00fameras aplica\u00e7\u00f5es em diversas \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">As tr\u00eas fases de um projeto de Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n<p>Podemos dizer que um projeto de <strong>Machine Learning<\/strong> envolve tr\u00eas fases distintas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Recolha e prepara\u00e7\u00e3o de dados:<\/strong> Nesta fase inicial, recolhem-se os dados necess\u00e1rios para resolver um determinado problema. Em seguida, procede-se ao seu tratamento, garantindo que t\u00eam qualidade suficiente para o modelo. Esta \u00e9 a primeira e, talvez, a fase mais cr\u00edtica para o sucesso de um modelo de Machine Learning.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Escolha e treino do modelo:<\/strong> Ap\u00f3s a prepara\u00e7\u00e3o dos dados, seleciona-se o tipo de modelo de Machine Learning mais adequado ao problema em quest\u00e3o. Para isso, consideram-se os dados dispon\u00edveis e o objetivo que pretendemos alcan\u00e7ar. Posteriormente, utilizam-se os dados preparados para &#8220;ensinar&#8221; o modelo, permitindo-lhe identificar padr\u00f5es e estabelecer rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Avalia\u00e7\u00e3o e melhoria do modelo:<\/strong> Por fim, testa-se o desempenho do modelo com dados aos quais este n\u00e3o teve acesso na fase anterior, a fase de treino. Com base nos resultados destes testes, realizam-se ajustes para otimizar o modelo e garantir melhores resultados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Este artigo \u00e9 uma introdu\u00e7\u00e3o ao vasto mundo do <strong>Machine Learning<\/strong>. Por isso, vamos come\u00e7ar por explorar os seus dois principais tipos: <strong>Supervised Learning<\/strong> (<em>Supervised Learning<\/em>) e <strong>Unsupervised Learning<\/strong> (<em>Unsupervised Learning<\/em>). Ao longo do artigo, explicamos de forma simples o significado de cada um.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Supervised Learning<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 a Aprendizagem Supervisionada?<\/h3>\n\n\n\n<p>A <strong>Supervised Learning<\/strong> (<em>Supervised Learning<\/em>) \u00e9 um tipo de Machine Learning em que o algoritmo aprende com dados rotulados.<\/p>\n\n\n\n<p>Ou seja, para cada conjunto de vari\u00e1veis de entrada, existe um resultado conhecido, a vari\u00e1vel <em>based<\/em>. Assim, o principal objetivo destes modelos \u00e9 aprender a rela\u00e7\u00e3o entre os dados de entrada e a vari\u00e1vel <em>based<\/em>, permitindo realizar previs\u00f5es com precis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>In general, supervised models fall into two main categories:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Classifica\u00e7\u00e3o:<\/strong> O objetivo \u00e9 prever categorias ou classes (por exemplo, identificar se um e-mail \u00e9 spam ou n\u00e3o).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Regress\u00e3o:<\/strong> The goal is to predict continuous numerical values (for example, estimating a supermarket\u2019s monthly sales).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Exemplo Pr\u00e1tico de Aprendizagem Supervisionada<\/h3>\n\n\n\n<p>Uma forma simples de compreender a <strong>aprendizagem supervisionada<\/strong> \u00e9 fazer uma analogia com o processo de aprendizagem dos nomes das frutas por uma crian\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n<p>Inicialmente, ao ver uma fruta pela primeira vez, a crian\u00e7a n\u00e3o saber\u00e1 identific\u00e1-la. No entanto, ap\u00f3s observar diferentes frutas com os respetivos nomes por diversas vezes, come\u00e7a a identificar corretamente cada uma delas.<\/p>\n\n\n\n<p>Com mais pr\u00e1tica, a crian\u00e7a torna-se capaz de identificar as frutas de forma quase autom\u00e1tica. O mesmo acontece com um modelo de Machine Learning supervisionado.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/b2f.pt\/en\/business-intelligence-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\" noreferrer noopener\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"847\" height=\"407\" src=\"https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-classificacao-frutas.png\" alt=\"Exemplo de classifica\u00e7\u00e3o de frutas atrav\u00e9s de algoritmos de Machine Learning e reconhecimento de caracter\u00edsticas.\" class=\"wp-image-5825\" style=\"width:590px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-classificacao-frutas.png 847w, https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-classificacao-frutas-300x144.png 300w, https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-classificacao-frutas-768x369.png 768w, https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-classificacao-frutas-18x9.png 18w\" sizes=\"(max-width: 847px) 100vw, 847px\" \/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:60px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p> Na pr\u00e1tica, \u00e9 perfeitamente poss\u00edvel construir um modelo de <strong>Machine Learning<\/strong> para classificar imagens de frutas. Assim, podemos dividir este processo nas tr\u00eas fases explicadas na introdu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Phase 1 \u2013 Data collection and preparation<\/h3>\n\n\n\n<p>Nesta fase, \u00e9 necess\u00e1rio recolher diversas imagens de diferentes tipos de frutas.<\/p>\n\n\n\n<p>Para garantir que o modelo aprende de forma eficaz, \u00e9 importante captar imagens sob diferentes condi\u00e7\u00f5es de ilumina\u00e7\u00e3o e de v\u00e1rios \u00e2ngulos. Al\u00e9m disso, devem considerar-se diferentes varia\u00e7\u00f5es, como tamanho, cor e fundo.<\/p>\n\n\n\n<p>Desta forma, uma prepara\u00e7\u00e3o cuidadosa garante que o modelo disp\u00f5e de dados representativos e variados para treinar.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Phase 2 \u2013 Model selection and training<\/h3>\n\n\n\n<p>Nesta fase, escolhe-se um <strong>modelo de classifica\u00e7\u00e3o<\/strong>, uma vez que o objetivo \u00e9 identificar uma categoria (nome da fruta) com base na imagem.<\/p>\n\n\n\n<p>O processo de treino consiste em apresentar as imagens (vari\u00e1veis de entrada) ao modelo, juntamente com a respetiva classifica\u00e7\u00e3o correta (vari\u00e1vel de sa\u00edda).<\/p>\n\n\n\n<p>No in\u00edcio, o modelo n\u00e3o saber\u00e1 reconhecer nenhuma fruta, tal como a crian\u00e7a. No entanto, \u00e0 medida que recebe m\u00faltiplos exemplos durante o treino, come\u00e7a a perceber padr\u00f5es e associa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, se uma fruta \u00e9 amarela, tem determinado tamanho e apresenta uma ligeira curvatura, provavelmente \u00e9 uma banana.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Phase 3 \u2013 Model evaluation and improvement<\/h3>\n\n\n\n<p>Depois do treino, testa-se o modelo com um novo conjunto de imagens, diferente daquele que utilizou durante a fase anterior.<\/p>\n\n\n\n<p>Desta forma, \u00e9 poss\u00edvel verificar se consegue fazer previs\u00f5es corretas.<\/p>\n\n\n\n<p>Se o desempenho for satisfat\u00f3rio, o modelo pode ser considerado conclu\u00eddo. Caso contr\u00e1rio, poder\u00e1 ser necess\u00e1rio otimiz\u00e1-lo. Para isso, podem ajustar-se os par\u00e2metros do modelo, utilizar mais imagens ou melhorar a qualidade e diversidade dos dados.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Unsupervised Learning<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 a Aprendizagem N\u00e3o Supervisionada?<\/h3>\n\n\n\n<p>A <strong>Unsupervised Learning<\/strong> (<em>Unsupervised Learning<\/em>) \u00e9 um tipo de Machine Learning em que o algoritmo aprende com dados n\u00e3o rotulados.<\/p>\n\n\n\n<p>Ou seja, as vari\u00e1veis de entrada n\u00e3o t\u00eam nenhum resultado conhecido associado. Assim, o objetivo destes modelos \u00e9 identificar padr\u00f5es e rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis que n\u00e3o conseguimos reconhecer facilmente.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao contr\u00e1rio dos modelos supervisionados, o modelo n\u00e3o procura aprender a prever um valor conhecido. Em vez disso, tenta descobrir, de forma aut\u00f3noma, como os dados se organizam.<\/p>\n\n\n\n<p>In general, unsupervised models fall into two main categories:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Clustering (agrupamento):<\/strong> O objetivo \u00e9 identificar grupos ou segmentos naturais nos dados (por exemplo, agrupar clientes com comportamentos de compra semelhantes).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Redu\u00e7\u00e3o de dimensionalidade:<\/strong> O objetivo \u00e9 simplificar os dados, procurando encontrar rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis e mantendo as caracter\u00edsticas mais relevantes (por exemplo, eliminar uma vari\u00e1vel que pode ser explicada por outras, evitando redund\u00e2ncia de informa\u00e7\u00e3o).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Exemplo Pr\u00e1tico de Aprendizagem N\u00e3o Supervisionada<\/h3>\n\n\n\n<p>Para tornar mais f\u00e1cil de compreender o conceito de <em>Unsupervised Learning<\/em>, vamos retomar a analogia da crian\u00e7a e das pe\u00e7as de fruta.<\/p>\n\n\n\n<p>Neste caso, vamos imaginar que a crian\u00e7a ainda n\u00e3o sabe o nome de nenhuma fruta. Em seguida, recebe um saco com ma\u00e7\u00e3s, laranjas e bananas e tr\u00eas cestos vazios.<\/p>\n\n\n\n<p>Depois, pedem-lhe que distribua as frutas pelos tr\u00eas cestos, agrupando as do mesmo tipo.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9 expect\u00e1vel que a crian\u00e7a, mesmo sem saber os nomes das frutas, consiga colocar as ma\u00e7\u00e3s num cesto, as laranjas noutro e as bananas no \u00faltimo cesto.<\/p>\n\n\n\n<p>Para isso, utiliza as semelhan\u00e7as visuais entre as frutas, como a cor, o tamanho e a forma.<\/p>\n\n\n\n<p>O modelo de <strong>Machine Learning<\/strong> atua de forma semelhante. Assim, organiza os dados com base em padr\u00f5es, sem precisar de instru\u00e7\u00f5es expl\u00edcitas.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/b2f.pt\/en\/business-intelligence-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\" noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" width=\"847\" height=\"271\" src=\"https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-modelos-preditivos.png\" alt=\"Aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos de Machine Learning na an\u00e1lise de padr\u00f5es e previs\u00e3o de resultados.\" class=\"wp-image-5826\" style=\"width:620px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-modelos-preditivos.png 847w, https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-modelos-preditivos-300x96.png 300w, https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-modelos-preditivos-768x246.png 768w, https:\/\/b2f.pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/machine-learning-modelos-preditivos-18x6.png 18w\" sizes=\"(max-width: 847px) 100vw, 847px\" \/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:60px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Na pr\u00e1tica, tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel construir um modelo de <strong>Machine Learning<\/strong> para agrupar imagens de frutas com base nas suas semelhan\u00e7as. Tal como no exemplo anterior, este processo pode dividir-se nas tr\u00eas fases explicadas na introdu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Phase 1 \u2013 Data collection and preparation<\/h3>\n\n\n\n<p>Tal como na aprendizagem supervisionada, \u00e9 necess\u00e1rio recolher um conjunto diversificado de imagens de frutas.<\/p>\n\n\n\n<p>No entanto, neste caso, <strong>n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio rotular as imagens<\/strong> com os nomes das frutas.<\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, o foco est\u00e1 em garantir a diversidade dos dados, incluindo varia\u00e7\u00f5es de cor, tamanho, formato e ilumina\u00e7\u00e3o. Desta forma, o modelo ter\u00e1 boas bases para identificar padr\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Phase 2 \u2013 Model selection and training<\/h3>\n\n\n\n<p>Nesta fase, escolhe-se um <strong>modelo de clustering (agrupamento)<\/strong>, que analisa as imagens e as agrupa com base em caracter\u00edsticas comuns.<\/p>\n\n\n\n<p>Durante o treino, o modelo n\u00e3o recebe nenhuma indica\u00e7\u00e3o sobre a forma como deve agrupar as frutas. Em vez disso, observa as semelhan\u00e7as e diferen\u00e7as entre os dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, \u00e9 poss\u00edvel que o modelo agrupe todas as frutas amarelas de forma alongada num \u00fanico grupo. Neste caso, esse grupo provavelmente corresponde \u00e0s bananas, mesmo sem o modelo saber o nome dessa fruta.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Phase 3 \u2013 Model evaluation and improvement<\/h3>\n\n\n\n<p>Ap\u00f3s o agrupamento das imagens, podemos avaliar o modelo, verificando se os grupos formados fazem sentido do nosso ponto de vista.<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, podemos verificar se todas as bananas pertencem ao mesmo grupo.<\/p>\n\n\n\n<p>Caso o agrupamento n\u00e3o seja satisfat\u00f3rio, podemos realizar melhorias. Para isso, \u00e9 poss\u00edvel alterar o n\u00famero de grupos esperados, adicionar mais imagens ou utilizar outro algoritmo mais adequado \u00e0 natureza dos dados.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O Mais Importante\u2026 N\u00e3o \u00c9 o Algoritmo<\/h2>\n\n\n\n<p>Neste artigo, explor\u00e1mos os fundamentos de <strong>Machine Learning<\/strong>: <strong>Supervised Learning<\/strong> and <strong>Unsupervised Learning<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Enquanto a Aprendizagem Supervisionada tem como base dados rotulados e objetivos bem definidos, como classifica\u00e7\u00e3o ou previs\u00e3o de valores, a Aprendizagem N\u00e3o Supervisionada procura padr\u00f5es &#8220;escondidos&#8221; nos dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Desta forma, revela rela\u00e7\u00f5es que nem sempre s\u00e3o evidentes.<\/p>\n\n\n\n<p>Em ambos os casos, o objetivo \u00e9 transformar dados em informa\u00e7\u00e3o \u00fatil, um desafio cada vez mais presente nas organiza\u00e7\u00f5es modernas.<\/p>\n\n\n\n<p>No entanto, o sucesso de qualquer projeto nesta \u00e1rea n\u00e3o depende apenas do algoritmo utilizado, mas, acima de tudo, da <strong>qualidade dos dados<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Transforme os Dados da Sua Empresa em Decis\u00f5es Mais Inteligentes<\/h2>\n\n\n\n<p>A sua empresa disp\u00f5e de grandes volumes de dados, mas ainda tem dificuldade em transform\u00e1-los em informa\u00e7\u00e3o \u00fatil para o neg\u00f3cio?<\/p>\n\n\n\n<p>Com as solu\u00e7\u00f5es de <strong>Machine Learning<\/strong>, <strong>Artificial Intelligence<\/strong> and <strong>Business Intelligence<\/strong> da <strong><a href=\"https:\/\/b2f.pt\/en\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">B2F<\/a><\/strong>, pode explorar padr\u00f5es, desenvolver modelos preditivos e identificar oportunidades para melhorar a tomada de decis\u00e3o.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Transformar dados em intelig\u00eancia Vivemos numa era em que os dados s\u00e3o gerados a uma velocidade nunca vista. 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