16 de outubro de 2025
Saiba como treinar um modelo de IA passo a passo com este guia rápido para principiantes. Descubra fluxos de trabalho, conjuntos de dados e ferramentas essenciais para começar.
ChatGPT, geradores de imagens e outras ferramentas de inteligência artificial (IA) estão a tornar-se parte integrante da vida quotidiana nas escolas, nos locais de trabalho e até nos nossos dispositivos pessoais. Mas já alguma vez se perguntou como é que elas funcionam realmente?
No centro destes sistemas está um processo designado por formação, em que um modelo de IA aprende a partir de grandes quantidades de dados a reconhecer padrões e a tomar decisões. Durante anos, a formação de um modelo de IA era um processo muito complicado e, embora continue a ser complexo, tornou-se muito mais acessível.
Exigia computadores potentes que pudessem processar grandes quantidades de dados, juntamente com conjuntos de dados especializados que tinham de ser recolhidos e rotulados por especialistas. A configuração do ambiente correto, a instalação de estruturas e a realização de experiências eram demoradas, dispendiosas e complexas.
Atualmente, as ferramentas de código aberto, as plataformas fáceis de utilizar e os conjuntos de dados acessíveis tornaram este processo muito mais simples. Estudantes, engenheiros, entusiastas da IA, cientistas de dados e até mesmo principiantes podem agora experimentar o treino de modelos sem necessitar de hardware avançado ou de conhecimentos profundos.
Neste artigo, vamos percorrer os passos de como treinar um modelo de IA, explicar cada etapa do processo e partilhar as melhores práticas. Vamos começar!
Treinar um modelo de IA envolve ensinar um sistema informático a aprender com exemplos, em vez de lhe fornecer uma lista de regras a seguir. Em vez de dizer "se isto, então aquilo", mostramos-lhe muitos dados e deixamo-lo descobrir padrões por si próprio.
No centro deste processo estão três componentes-chave que trabalham em conjunto: o conjunto de dados, o algoritmo e o processo de formação. O conjunto de dados é a informação que o modelo estuda.
O algoritmo é o método que o ajuda a aprender com os dados, e o processo de formação é a forma como pratica continuamente, faz previsões, identifica erros e melhora de cada vez.
Uma parte importante deste processo é a utilização de dados de formação e validação. Os dados de treino ajudam o modelo a aprender padrões, enquanto os dados de validação, uma parte separada do conjunto de dados, são utilizados para testar a eficácia da aprendizagem do modelo. A validação garante que o modelo não está apenas a memorizar exemplos, mas que pode fazer previsões fiáveis em dados novos e não vistos.
Por exemplo, um modelo treinado em preços de casas pode utilizar pormenores como a localização, o tamanho, o número de divisões e as tendências do bairro para prever os valores das propriedades. O modelo estuda dados históricos, identifica padrões e aprende a forma como estes factores influenciam o preço.
Da mesma forma, um modelo de visão por computador pode ser treinado em milhares de imagens rotuladas para distinguir gatos de cães. Cada imagem ensina o modelo a reconhecer formas, texturas e caraterísticas, como orelhas, padrões de pelo ou caudas, que distinguem um gato do outro. Em ambos os casos, o modelo aprende através da análise dos dados de treino, validando o seu desempenho em exemplos não vistos e aperfeiçoando as suas previsões ao longo do tempo.
Vejamos mais detalhadamente como funciona a formação de modelos.
Quando um modelo de IA treinado é utilizado para fazer previsões, recebe novos dados, como uma imagem, uma frase ou um conjunto de números, e produz um resultado com base no que já aprendeu. Isto é designado por inferência, o que significa simplesmente que o modelo está a aplicar o que aprendeu durante a formação para tomar decisões ou fazer previsões com base em novas informações.
No entanto, antes de um modelo poder efetuar a inferência de forma eficaz, precisa de ser treinado. O treino é o processo através do qual o modelo aprende com exemplos para poder reconhecer padrões e fazer previsões exactas mais tarde.
Durante o treino, alimentamos o modelo com exemplos rotulados. Por exemplo, uma imagem de um gato com a etiqueta correta "gato". O modelo processa a entrada e gera uma previsão. A sua saída é então comparada com a etiqueta correta e a diferença entre as duas é calculada utilizando uma função de perda. O valor da perda representa o erro de previsão do modelo ou a distância entre a sua saída e o resultado desejado.
Para reduzir este erro, o modelo recorre a um optimizador, como o gradiente descendente estocástico (SGD) ou o Adam. O optimizador ajusta os parâmetros internos do modelo, conhecidos como pesos, na direção que minimiza a perda. Estes pesos determinam a intensidade com que o modelo responde às diferentes caraterísticas dos dados.
Este processo, que consiste em fazer previsões, calcular a perda, atualizar os pesos e repetir, ocorre ao longo de muitas iterações e épocas. Em cada ciclo, o modelo aperfeiçoa a sua compreensão dos dados e reduz gradualmente o seu erro de previsão. Quando treinado de forma eficaz, a perda acaba por estabilizar, o que frequentemente indica que o modelo aprendeu os principais padrões presentes nos dados de treino.
Treinar um modelo de IA pode parecer complicado à primeira vista, mas dividi-lo em passos simples torna o processo muito mais fácil de compreender. Cada fase baseia-se na anterior, ajudando-o a passar de uma ideia para uma solução funcional.
Em seguida, exploraremos os principais passos em que os principiantes se podem concentrar: definição do caso de utilização, recolha e preparação de dados, escolha de um modelo e algoritmo, configuração do ambiente, formação, validação e teste e, finalmente, implementação e iteração.
O primeiro passo para treinar um modelo de IA é definir claramente o problema que pretende que a sua solução de IA resolva. Sem um objetivo bem definido, o processo pode facilmente perder o foco e o modelo pode não apresentar resultados significativos. Um caso de utilização é simplesmente um cenário específico em que se espera que o modelo faça previsões ou classificações.
Por exemplo, na visão computacional, um ramo da IA que permite às máquinas interpretar e compreender a informação visual, uma tarefa comum é a deteção de objectos. Esta tarefa pode ser aplicada de várias formas, como a identificação de produtos nas prateleiras, a monitorização do tráfego rodoviário ou a deteção de defeitos no fabrico.
Do mesmo modo, na gestão financeira e da cadeia de fornecimento, os modelos de previsão ajudam a prever tendências, procura ou desempenho futuro. Além disso, no processamento de linguagem natural (PNL), a classificação de texto permite aos sistemas ordenar mensagens de correio eletrónico, analisar o feedback dos clientes ou detetar sentimentos nas críticas.
Em geral, quando se começa com um objetivo claro, torna-se muito mais fácil escolher o conjunto de dados certo, o método de aprendizagem e o modelo que funcionará melhor.
Depois de definir o seu caso de utilização, o passo seguinte é a recolha de dados. Os dados de treino são a base de todos os modelos de IA, e a qualidade destes dados tem um impacto direto no desempenho do modelo. É essencial ter em mente que os dados são a espinha dorsal do treinamento do modelo, e um sistema de IA é tão bom quanto os dados com os quais ele aprende. Os enviesamentos ou as lacunas nesses dados afectarão inevitavelmente as suas previsões.
O tipo de dados que recolhe depende do seu caso de utilização. Por exemplo, a análise de imagens médicas requer exames de alta resolução, enquanto a análise de sentimentos utiliza texto de críticas ou de redes sociais. Estes dados podem ser obtidos a partir de conjuntos de dados abertos partilhados pela comunidade de investigação, bases de dados internas da empresa ou através de diferentes métodos de recolha, como a raspagem ou dados de sensores.
Após a recolha, os dados podem ser pré-processados. Isto inclui a limpeza de erros, a normalização de formatos e a rotulagem de informações para que o algoritmo possa aprender com elas. A limpeza ou pré-processamento dos dados garante que o conjunto de dados é exato e fiável.
Quando os dados estiverem prontos, o passo seguinte é escolher o modelo e o método de aprendizagem corretos. Os métodos de aprendizagem automática dividem-se geralmente em três categorias: supervisionada, não supervisionada e aprendizagem por reforço.
Na aprendizagem supervisionada, os modelos aprendem com dados rotulados e são utilizados para tarefas como a previsão de preços, o reconhecimento de imagens ou a classificação de correio eletrónico. Em contrapartida, a aprendizagem não supervisionada trabalha com dados não etiquetados para encontrar padrões ou agrupamentos ocultos, como o agrupamento de clientes ou a descoberta de tendências. Enquanto que a aprendizagem por reforço treina um agente através de feedback e recompensas, é normalmente utilizada em robótica, jogos e automação.
Na prática, esta etapa está intimamente ligada à recolha de dados, porque o tipo de modelo escolhido depende muitas vezes dos dados disponíveis e os dados recolhidos são geralmente moldados pelos requisitos do modelo.
Pode pensar nisto como a clássica questão do ovo e da galinha; o que vem primeiro depende da sua aplicação. Por vezes, já tem dados e quer encontrar a melhor forma de os utilizar. Outras vezes, começa com um problema para resolver e precisa de recolher ou criar novos dados para treinar eficazmente o seu modelo.
Vamos assumir, neste caso, que já tem um conjunto de dados e quer escolher o modelo mais adequado para a aprendizagem supervisionada. Se os seus dados forem constituídos por números, pode treinar um modelo de regressão para prever resultados como preços, vendas ou tendências.
Da mesma forma, se estiver a trabalhar com imagens, poderá utilizar um modelo de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 ou o Ultralytics YOLO26, que suporta tarefas como a segmentação de instâncias e a deteção de objectos.
Por outro lado, quando os seus dados são texto, um modelo de linguagem pode ser a melhor escolha. Então, como é que se decide qual o método ou algoritmo de aprendizagem a utilizar? Isso depende de vários factores, incluindo a dimensão e a qualidade do conjunto de dados, a complexidade da tarefa, os recursos informáticos disponíveis e o nível de precisão de que necessita.
Para saber mais sobre estes factores e explorar diferentes conceitos de IA, consulte a secção Guias do nosso blogue.
Configurar o ambiente correto é um passo importante antes de treinar o seu modelo de IA. A configuração correta ajuda a garantir que as suas experiências decorrem sem problemas e de forma eficiente.
Eis os principais aspectos a ter em conta:
Quando o seu ambiente estiver pronto, é altura de começar a treinar. Esta é a fase em que o modelo aprende com o seu conjunto de dados, reconhecendo padrões e melhorando ao longo do tempo.
O treino envolve mostrar repetidamente os dados ao modelo e ajustar os seus parâmetros internos até que as suas previsões se tornem mais exactas. Cada passagem completa pelo conjunto de dados é conhecida como uma época.
Para melhorar o desempenho, pode utilizar técnicas de otimização, como a afinação de hiperparâmetros. O ajuste de definições como a taxa de aprendizagem, o tamanho do lote ou o número de épocas pode fazer uma diferença significativa na forma como o modelo aprende.
Ao longo da formação, é importante monitorizar o progresso utilizando métricas de desempenho. Métricas como a exatidão, a precisão, a recuperação e a perda indicam se o modelo está a melhorar ou se necessita de ajustes. A maioria das bibliotecas de aprendizagem automática e IA inclui painéis de controlo e ferramentas visuais que facilitam o acompanhamento destas métricas em tempo real e a identificação precoce de potenciais problemas.
Depois de ter treinado o seu modelo, pode avaliá-lo e validá-lo. Isto implica testá-lo em dados que nunca viu antes para verificar se consegue lidar com cenários do mundo real. Poderá estar a perguntar-se de onde vêm estes novos dados.
Na maioria dos casos, o conjunto de dados é dividido antes da formação em três partes: um conjunto de formação, um conjunto de validação e um conjunto de teste. O conjunto de treino ensina o modelo a reconhecer padrões nos dados.
Por outro lado, o conjunto de validação é utilizado durante a formação para afinar os parâmetros e evitar o sobreajuste (quando um modelo aprende os dados de formação de forma demasiado próxima e tem um desempenho fraco em dados novos e não vistos).
Por outro lado, o conjunto de teste é utilizado posteriormente para medir o desempenho do modelo em dados completamente não vistos. Quando um modelo tem um desempenho consistentemente bom nos conjuntos de validação e de teste, é uma forte indicação de que aprendeu padrões significativos em vez de se limitar a memorizar exemplos.
Depois de um modelo ter sido validado e testado, pode ser implementado para uma utilização efectiva no mundo real. Isto significa simplesmente colocar o modelo em utilização para que possa fazer previsões no mundo real. Por exemplo, um modelo treinado pode ser integrado num sítio Web, numa aplicação ou numa máquina, onde pode processar novos dados e apresentar resultados automaticamente.
Os modelos podem ser implementados de diferentes formas, consoante a aplicação. Alguns modelos são partilhados através de APIs, que são ligações de software simples que permitem a outras aplicações aceder às previsões do modelo. Outros são alojados em plataformas de nuvem, onde podem ser facilmente escalados e geridos em linha.
Em alguns casos, os modelos são executados em dispositivos periféricos, como câmaras ou sensores. Estes modelos fazem previsões localmente sem dependerem de uma ligação à Internet. O melhor método de implementação depende do caso de utilização e dos recursos disponíveis.
É também crucial monitorizar e atualizar o modelo regularmente. Ao longo do tempo, novos dados ou condições variáveis podem afetar o desempenho. A avaliação contínua, a reciclagem e a otimização garantem que o modelo se mantém preciso, fiável e eficaz em aplicações reais.
O treino de um modelo de IA envolve vários passos, e seguir algumas práticas recomendadas pode tornar o processo mais suave e os resultados mais fiáveis. Vejamos algumas práticas-chave que podem ajudá-lo a criar modelos melhores e mais precisos.
Comece por utilizar conjuntos de dados equilibrados para que todas as categorias ou classes sejam representadas de forma justa. Quando uma categoria aparece com muito mais frequência do que outras, o modelo pode tornar-se tendencioso e ter dificuldade em fazer previsões exactas.
Em seguida, utilize técnicas como a afinação de hiperparâmetros, que envolve o ajuste de definições como a taxa de aprendizagem ou o tamanho do lote para melhorar a precisão. Mesmo pequenas alterações podem ter um grande impacto na eficácia da aprendizagem do modelo.
Ao longo da formação, monitorize as principais métricas de desempenho, como a precisão, a recuperação e a perda. Estes valores ajudam a determinar se o modelo está a aprender padrões significativos ou simplesmente a memorizar os dados.
Por fim, crie sempre o hábito de documentar o seu fluxo de trabalho. Mantenha um registo dos dados utilizados, das experiências realizadas e dos resultados alcançados. Uma documentação clara facilita a reprodução de resultados bem sucedidos e o aperfeiçoamento contínuo do seu processo de formação ao longo do tempo.
A IA é uma tecnologia que está a ser amplamente adoptada em diferentes indústrias e aplicações. Desde texto e imagens a dados sonoros e baseados no tempo, os mesmos princípios fundamentais de utilização de dados, algoritmos e aprendizagem iterativa aplicam-se em todo o lado.
Eis algumas das principais áreas em que os modelos de IA são treinados e utilizados:
Apesar dos recentes avanços tecnológicos, o treino de um modelo de IA ainda apresenta alguns desafios que podem afetar o desempenho e a fiabilidade. Eis algumas limitações importantes a ter em conta ao criar e aperfeiçoar os seus modelos:
Tradicionalmente, o treino de um modelo de IA exigia grandes equipas, hardware potente e infra-estruturas complexas. Atualmente, no entanto, as ferramentas e plataformas de ponta tornaram o processo muito mais simples, rápido e acessível.
Estas soluções reduzem a necessidade de conhecimentos técnicos profundos e permitem que indivíduos, estudantes e empresas criem e implementem modelos personalizados com facilidade. De facto, começar a utilizar a formação em IA nunca foi tão fácil.
Por exemplo, o pacote Ultralytics Python é um ótimo ponto de partida. Fornece tudo o que é necessário para treinar, validar e executar a inferência com os modelos Ultralytics YOLO e exportá-los para implementação em várias aplicações.
Outras ferramentas populares, como o Roboflow, o TensorFlow, o Hugging Face e o PyTorch Lightning, também simplificam diferentes partes do fluxo de trabalho de treino de IA, desde a preparação dos dados até à implementação. Com estas plataformas, o desenvolvimento da IA tornou-se mais acessível do que nunca, permitindo que os programadores, as empresas e até os principiantes experimentem e inovem.
Treinar um modelo de IA pode parecer complexo, mas com as ferramentas, os dados e a abordagem corretos, qualquer pessoa pode começar hoje mesmo. Ao compreender cada passo, desde a definição do seu caso de utilização até à implementação, pode transformar ideias em soluções de IA do mundo real que fazem a diferença. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, as oportunidades de aprender, construir e inovar estão mais acessíveis do que nunca.
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