O que é Machine Learning? Veja a definição, desafios e tendências
Veja o que é Machine Learning, conheça as principais carreiras na área e saiba em quais cursos investir para iniciar nesse mercado!

Você sabe o que é Machine Learning (ML)? Se você já se perguntou como os aplicativos recomendam músicas ou filmes que você provavelmente gostaria, ou como os carros autônomos conseguem navegar em ruas movimentadas, então já esteve em contato com esse conceito.
Como um dos desdobramentos mais promissores da IA, o Machine Learning tem transformado a maneira como vivemos e trabalhamos. No Brasil, por exemplo, 41% das empresas já adotaram a IA, que inclui ML, em suas operações, segundo um estudo da IBM.
Então, não é à toa que profissionais especializados em modelos de Machine Learning estão ganhando cada vez mais destaque no mercado de trabalho.
Mas, afinal, o que é Machine Learning, quais são as principais carreiras nessa área, e como investir em cursos pode te ajudar a entrar nesse mercado? Continue lendo para descobrir.
O que é Machine Learning?
O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma área da ciência da computação que ensina computadores a aprender com dados, sem que precisemos programar cada passo.
Em vez disso, são utilizados algoritmos e conjuntos de dados para treinar os sistemas, permitindo que eles identifiquem padrões, façam previsões e se adaptem com base nas informações que recebem.
Essa tecnologia tem suas raízes no estudo de reconhecimento de padrões e aprendizado computacional dentro da inteligência artificial.
Hoje, o Machine Learning está presente em diversas áreas, como recomendação de produtos em plataformas de streaming, diagnósticos médicos e sistemas de reconhecimento facial.
Sua versatilidade e capacidade de aprendizado contínuo tornam-no fundamental para o desenvolvimento de soluções inovadoras que impactam o nosso dia a dia.
Como funciona o Machine Learning?
O Machine Learning funciona através de algoritmos que analisam grandes volumes de dados para identificar padrões e relações. Esses algoritmos são treinados com conjuntos de dados rotulados, ou seja, dados onde já se conhece a resposta correta.
Com base nesse treinamento, o modelo é capaz de fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados.
Por exemplo, um algoritmo de reconhecimento facial é treinado com milhares de imagens de rostos, aprendendo a identificar características como olhos, nariz e boca.
Ao analisar uma nova imagem, o algoritmo compara as características encontradas com as aprendidas durante o treinamento e determina se a imagem corresponde a um rosto conhecido.
Quais são os tipos de Machine Learning?
Existem quatro principais tipos de Machine Learning, classificados pelo aprendizado:
- Aprendizado supervisionado: é treinado com dados rotulados, onde a entrada e a saída são conhecidas. É usado para prever resultados futuros baseados em dados passados;
- Aprendizado não supervisionado: trabalha com dados não rotulados e busca identificar padrões ou estruturas ocultas nos dados;
- Aprendizado semi supervisionado: combina dados rotulados e não rotulados para melhorar a precisão do modelo quando há poucos dados rotulados disponíveis;
- Aprendizado por reforço: aprende a tomar decisões através de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações.
É importante destacar que cada tipo de Machine Learning tem suas próprias vantagens e é mais indicado para determinadas situações.
Ao escolher a abordagem certa, você potencializa os resultados e amplia as possibilidades do seu projeto.
Quais são as vantagens do ML?
O Machine Learning oferece uma série de vantagens que impulsionam sua aplicação em diversos setores. Algumas das principais vantagens são:
- Análise de grandes volumes de dados: capacidade de processar e analisar grandes quantidades de dados rapidamente;
- Automatização de tarefas: reduz a necessidade de intervenção humana em processos repetitivos e rotineiros;
- Melhoria contínua: sistemas conseguem aprimorar seu desempenho ao longo do tempo com base em novos dados;
- Previsões precisas: consegue fazer previsões e recomendações mais precisas ao identificar padrões complexos nos dados;
- Adaptabilidade: capacidade de ajustar-se a novas informações e mudanças no ambiente.
E os desafios?
Como tudo na tecnologia, o Machine Learning também apresenta alguns desafios, como:
- Necessidade de grandes volumes de dados: para treinar modelos precisos, é necessário ter uma boa quantidade de dados, o que pode exigir mais esforço para reunir;
- Complexidade e custos: em alguns casos, implementar e manter sistemas de ML pode demandar investimentos e conhecimento especializado, mas com o avanço da tecnologia, isso tem se tornado mais acessível;
- Interpretação difícil: certos modelos são mais complexos de entender, mas isso incentiva a busca por explicações mais claras e transparentes;
- Risco de viés: os modelos podem, ocasionalmente, refletir vieses dos dados, o que reforça a importância de trabalhar com dados diversos e bem selecionados;
- Dependência de dados de qualidade: a qualidade dos dados é crucial para o sucesso do modelo, mas, com cuidado na escolha dos dados, é possível alcançar resultados cada vez mais precisos e confiáveis.
Quais são as carreiras relacionadas ao aprendizado de máquina?
Como é de se imaginar, esse campo oferece diversas oportunidades de carreira para profissionais com diferentes habilidades e interesses.
Algumas das principais carreiras relacionadas ao aprendizado de máquina são:
- Cientista de dados: analisa grandes volumes de dados e aplica técnicas de Machine Learning para extrair insights e fazer previsões.
- Engenheiro de software: desenvolve software e ferramentas para suportar o desenvolvimento e a implantação de modelos de ML;
- Arquiteto de soluções de dados: projeta a arquitetura de sistemas de dados, incluindo bancos de dados, pipelines de dados e modelos de ML;
- Analista de dados: utiliza machine learning para interpretar dados e gerar relatórios que ajudem na tomada de decisões.
- Especialista em aprendizado profundo: se concentra em redes neurais artificiais e algoritmos de aprendizado profundo, que são usados para resolver problemas complexos como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
Leia também: Quanto ganha um profissional de TI? Entenda o salário desse profissional
Quais são os desafios mais importantes para quem atua nessa área?
A área de aprendizado de máquina apresenta diversos desafios. Um deles é a dimensão ética, que exige uma reflexão constante sobre a responsabilidade ao desenvolver algoritmos.
A reestruturação organizacional também é um desafio, pois as empresas precisam se adaptar às novas tecnologias de inteligência artificial, o que pode demandar mudanças culturais e estruturais.
Outro obstáculo é a escassez de conteúdos em português, especialmente para quem está começando.
No entanto, as ferramentas de tradução disponíveis hoje facilitam o acesso a conteúdos em outros idiomas, embora o domínio do inglês ainda seja um diferencial importante para acompanhar as novidades e se aprofundar no campo.
E quais as tendências para o futuro do Machine Learning?
As tendências do Machine Learning estão em constante evolução, impulsionadas por avanços tecnológicos e demandas do mercado. Algumas das tendências mais relevantes para os próximos anos incluem:
- AutoML: automatização de processos no desenvolvimento de modelos de Machine Learning, que permitem que mais pessoas acessem essa tecnologia. Segundo a Gartner, até 2026, mais de 80% dos projetos de ciência de dados utilizarão o AutoML;
- MLOps: gestão completa do ciclo de vida dos modelos para garantir qualidade, confiabilidade e escalabilidade;
- Edge Computing: processamento de dados próximo à fonte, reduzindo latência e aumentando a privacidade;
- DataOps: otimização do fluxo de dados para aumentar a qualidade e velocidade;
- Data Literacy: importância crescente da habilidade de entender e utilizar dados de forma eficaz.
Leia também: Confira as melhores opções de cursos na área de tecnologia no Senac!
Como investir em cursos pode te ajudar nesse mercado?
Investir em cursos é essencial para entrar no mercado de Machine Learning e Inteligência Artificial. No Brasil, essas tecnologias estão em crescimento, impulsionando a inovação em diversos setores.
Embora atualmente apenas 16% dos profissionais de tecnologia vejam a IA e ML como muito importante, esse número deve aumentar para 49% nos próximos dois a três anos, segundo pesquisa da IT Forum.
Portanto, esse é o momento ideal para investir em aprendizado. Um bom ponto de partida é uma Graduação Tecnológica em Análise e Desenvolvimento de Sistemas.
Outras opções que vale a pena considerar são cursos de análise de dados, cibersegurança e até mesmo Inteligência Artificial com Azure, todos disponíveis no Senac RJ.
Conclusão
Este artigo explicou o que é Machine Learning, abordando sua definição, os principais desafios e as tendências para o futuro.
Com a crescente demanda por profissionais na área, é importante entender esses conceitos para se preparar para as oportunidades no mercado. Aproveite este conhecimento para iniciar ou aprimorar sua carreira em tecnologia.