📰 Fonte: Nuvemshop Blog
Machine learning é o ramo da inteligência artificial que ensina sistemas a aprender com dados e a tomar decisões sozinhos. Em vez de receber uma regra pronta para cada situação, ele analisa exemplos, identifica padrões que se repetem e usa esses modelos para lidar com situações novas.
Provavelmente você já usou essa tecnologia hoje, mesmo sem notar. É ela que separa o spam dos e-mails importantes, que sugere o próximo produto enquanto você navega e que faz um assistente de IA, como o ChatGPT, entender e responder o que você escreve, por exemplo. Em todos esses casos, o sistema aprendeu com exemplos antes de agir.
Para quem tem um negócio, entender o que é machine learning ajuda a enxergar onde a inteligência artificial se aplica ao e-commerce e como ela pode trabalhar a favor da operação. No e-commerce brasileiro, por exemplo, 72% dos lojistas já usam IA de alguma forma, contra 63% em 2024, segundo o NuvemCommerce 2026.
Pensando nisso, preparamos este guia para explicar como o aprendizado de máquina funciona, quais tipos existem e ver exemplos práticos de como ele aparece no dia a dia. Confira!
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Machine learning (ou aprendizado de máquina) é um tipo de inteligência artificial que se concentra na construção de sistemas que aprendem e melhoram à medida que consomem mais dados.
Ou seja, em vez de seguir regras escritas manualmente, ele usa algoritmos para analisar exemplos, identificar padrões e aprender sozinho a tomar decisões ou fazer previsões.
O ChatGPT é um exemplo de tecnologia que usa o processo de machine learning. Em seus treinamentos, a inteligência artificial usada pelo software teve acesso a bilhões de textos públicos, como artigos, livros, fóruns e sites. A partir daí, ela aprendeu com os padrões encontrados, o que permite que ela gere textos coerentes sem que ninguém precise definir uma regra para cada resposta.
Na prática, três pontos resumem o que separa o machine learning de um software comum:
Isso explica por que o machine learning se espalhou por tantas áreas: sempre que há dados suficientes e um padrão a descobrir, ele tende a ser mais eficiente do que uma regra escrita à mão.
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O machine learning funciona a partir de um processo de treinamento: o algoritmo do sistema recebe muitos dados, procura padrões que se repetem e usa esses padrões para responder a situações novas. Quanto mais dados ele recebe, melhor tende a ficar o resultado.
Para criar um filtro de spam, por exemplo, ninguém escreve uma lista com todas as palavras suspeitas. Em vez disso, mostra-se ao sistema milhares de e-mails já marcados como spam ou não spam. Ele identifica o que costuma aparecer em cada grupo e, a partir daí, passa a classificar as mensagens que chegam.
É essa rotina de aprender, testar e aplicar que separa o machine learning de um programa comum. Enquanto o software tradicional repete sempre a mesma instrução, o modelo de aprendizado de máquina melhora conforme recebe mais dados.
Deep learning (ou aprendizado profundo) é uma forma mais avançada de machine learning. Na prática, todo deep learning é aprendizado de máquina, mas nem todo aprendizado de máquina é deep learning.
A ideia central continua a mesma: aprender a partir de exemplos. O que muda é a capacidade, já que o deep learning consegue lidar com dados bem mais complexos, como imagens, áudios e textos.
Para isso, o deep learning usa redes neurais artificiais com múltiplas camadas que buscam imitar a forma como o cérebro humano aprende. Cada camada refina um pouco mais o entendimento até chegar à resposta.
A diferença mais prática está no tipo de dado que cada um costuma resolver. O aprendizado de máquina tradicional (machine learning) trabalha bem com dados organizados, como números e informações de uma planilha. Já o deep learning é mais indicado para dados complexos, como uma foto, um áudio ou um texto escrito livremente.