Um guia rápido para principiantes sobre como treinar um modelo de IA

O ChatGPT, os geradores de imagens e outras ferramentas de inteligência artificial (AI) 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 te perguntaste como funcionam realmente?

No centro destes sistemas está um processo chamado treino, no qual um modelo de AI aprende com grandes quantidades de dados para reconhecer padrões e tomar decisões. Durante anos, treinar um modelo de AI foi um processo muito complicado e, embora continue a ser complexo, tornou-se muito mais acessível.

Eram necessários computadores potentes capazes de processar enormes quantidades de dados, além de conjuntos de dados especializados que tinham de ser recolhidos e anotados por especialistas. Configurar o ambiente adequado, instalar frameworks e executar experiências era demorado, dispendioso e complexo.

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 de AI, cientistas de dados e até iniciantes podem agora experimentar o treino de modelos sem precisarem de hardware avançado ou de conhecimentos especializados profundos.

Neste artigo, vamos percorrer os passos para treinar um modelo de AI, explicar cada etapa do processo e partilhar boas práticas. Vamos começar!

O que significa treinar um modelo de AI?#

Treinar um modelo de AI 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 fundamentais que trabalham em conjunto: o conjunto de dados, o algoritmo e o processo de treino. 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 treino é a forma como pratica continuamente, faz previsões, identifica erros e melhora a cada vez.

Uma parte importante deste processo é a utilização de dados de treino e de 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 o desempenho da aprendizagem do modelo. A validação garante que o modelo não está apenas a memorizar exemplos, mas que consegue fazer previsões fiáveis sobre dados novos e não vistos.

Fig. 1. Os dados de treino e os dados de validação são componentes cruciais no desenvolvimento de um modelo de AI. (Fonte)

Por exemplo, um modelo treinado com preços de casas pode utilizar detalhes como a localização, o tamanho, o número de divisões e as tendências do bairro para prever os valores dos imóveis. O modelo estuda dados históricos, identifica padrões e aprende como estes fatores influenciam o preço.

Da mesma forma, um modelo de computer vision pode ser treinado com milhares de imagens anotadas para distinguir gatos de cães. Cada imagem ensina o modelo a reconhecer formas, texturas e características, como orelhas, padrões do pelo ou caudas, que distinguem uns dos outros. Em ambos os casos, o modelo aprende através da análise dos dados de treino, da validação do seu desempenho em exemplos não vistos e do aperfeiçoamento das suas previsões ao longo do tempo.

Como funciona o treino de um modelo de AI?#

Vamos analisar mais de perto como funciona realmente o treino de modelos.

Quando um modelo de AI treinado é utilizado para fazer previsões, recebe dados novos, 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 aplica o que aprendeu durante o treino para tomar decisões ou fazer previsões sobre novas informações.

No entanto, antes de conseguir executar inferências de forma eficaz, um modelo precisa primeiro de ser treinado. O treino é o processo através do qual o modelo aprende com exemplos, para conseguir reconhecer padrões e fazer previsões precisas mais tarde.

Durante o treino, fornecemos ao modelo exemplos anotados. Por exemplo, uma imagem de um gato com a etiqueta correta “gato”. O modelo processa a entrada e gera uma previsão. De seguida, o resultado é comparado com a etiqueta correta e a diferença entre ambos é calculada através de uma função de perda. O valor da perda representa o erro de previsão do modelo ou o quanto o resultado se afasta do resultado pretendido.

Para reduzir este erro, o modelo recorre a um otimizador, como a descida de gradiente estocástica (SGD) ou Adam. O otimizador 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 a diferentes características dos dados.

Este processo — fazer previsões, calcular a perda, atualizar os pesos e repetir — ocorre ao longo de muitas iterações e épocas. A cada ciclo, o modelo aperfeiçoa a sua compreensão dos dados e reduz gradualmente o erro de previsão. Quando é treinado de forma eficaz, o valor da perda acaba por estabilizar, o que indica frequentemente que o modelo aprendeu os principais padrões presentes nos dados de treino.

Um guia passo a passo sobre como treinar um modelo de AI#

Treinar um modelo de AI pode parecer complicado no início, mas dividi-lo em passos simples torna o processo muito mais fácil de compreender. Cada etapa baseia-se na anterior, ajudando-te a passar de uma ideia para uma solução funcional.

De seguida, vamos explorar os principais passos em que os iniciantes se podem focar: definir o caso de utilização, recolher e preparar os dados, escolher um modelo e um algoritmo, configurar o ambiente, treinar, validar e testar e, por fim, implementar e iterar.

Passo 1: Define o teu caso de utilização#

O primeiro passo para treinar um modelo de AI é definir claramente o problema que queres que a tua solução de AI resolva. Sem um objetivo bem definido, o processo pode facilmente perder o foco e o modelo pode não produzir resultados relevantes. Um caso de utilização é simplesmente um cenário específico em que esperas que o modelo faça previsões ou classificações.

Por exemplo, em computer vision, um ramo da AI que permite às máquinas interpretar e compreender informação visual, uma tarefa comum é a deteção de objetos. Isto pode ser aplicado de várias formas, como identificar produtos nas prateleiras, monitorizar o trânsito rodoviário ou detetar defeitos no fabrico.

Da mesma forma, nas áreas financeira e da gestão da cadeia de abastecimento, os modelos de previsão ajudam a prever tendências, procura ou desempenho futuro. Além disso, no processamento de linguagem natural (NLP), a classificação de texto permite aos sistemas organizar emails, analisar feedback de clientes ou detetar sentimentos em avaliações.

De um modo geral, quando começas com um objetivo claro, torna-se muito mais fácil escolher o conjunto de dados, o método de aprendizagem e o modelo adequados.

Passo 2: Recolhe e prepara os dados de treino#

Depois de definires o teu caso de utilização, o passo seguinte é recolher dados. Os dados de treino são a base de todos os modelos de AI e a sua qualidade tem um impacto direto no desempenho do modelo. É essencial ter em mente que os dados são a espinha dorsal do treino de modelos e que um sistema de AI é tão bom quanto os dados com que aprende. Os enviesamentos ou lacunas nesses dados irão inevitavelmente afetar as suas previsões.

O tipo de dados que recolhes depende do teu caso de utilização. Por exemplo, a análise de imagens médicas requer exames de alta resolução, enquanto a análise de sentimentos utiliza texto de avaliações ou redes sociais. Estes dados podem provir de conjuntos de dados abertos partilhados pela comunidade de investigação, de bases de dados internas da empresa ou de diferentes métodos de recolha, como scraping ou dados de sensores.

Após a recolha, os dados podem ser pré-processados. Isto inclui corrigir erros, uniformizar formatos e anotar informações para que o algoritmo possa aprender com elas. A limpeza ou o pré-processamento dos dados garante que o conjunto de dados é preciso e fiável.

Passo 3: Seleciona o tipo de modelo ou algoritmo adequado#

Quando os teus dados estiverem prontos, o passo seguinte é escolher o modelo e o método de aprendizagem adequados. Os métodos de machine learning dividem-se geralmente em três categorias: aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço.

Na aprendizagem supervisionada, os modelos aprendem com dados anotados e são utilizados em tarefas como a previsão de preços, o reconhecimento de imagens ou a classificação de emails. Em contrapartida, a aprendizagem não supervisionada trabalha com dados não anotados para encontrar padrões ou agrupamentos ocultos, como agrupar clientes ou descobrir tendências. Já a aprendizagem por reforço treina um agente através de feedback e recompensas, sendo normalmente utilizada em robótica, jogos e automação.

Fig. 2. Tipos de algoritmos de machine learning (Fonte)

Na prática, este passo está estreitamente ligado à recolha de dados, porque o tipo de modelo que escolhes depende frequentemente dos dados disponíveis e os dados que recolhes são normalmente determinados pelos requisitos do modelo.

Podes pensar nisto como a clássica questão do ovo e da galinha; o que vem primeiro depende da tua aplicação. Por vezes, já tens dados e queres encontrar a melhor forma de os utilizar. Noutras situações, começas com um problema para resolver e precisas de recolher ou criar dados novos para treinar o teu modelo de forma eficaz.

Vamos assumir que, neste caso, já tens um conjunto de dados e queres escolher o modelo mais adequado para a aprendizagem supervisionada. Se os teus dados forem constituídos por números, podes treinar um modelo de regressão para prever resultados como preços, vendas ou tendências.

Da mesma forma, se estiveres a trabalhar com imagens, podes utilizar um modelo de computer vision como o Ultralytics YOLO11 ou o Ultralytics YOLO26, que suporta tarefas como segmentação de instâncias e deteção de objetos.

Por outro lado, quando os teus dados são texto, um modelo de linguagem pode ser a melhor escolha. Então, como decides que método de aprendizagem ou algoritmo utilizar? Isso depende de vários fatores, incluindo o tamanho e a qualidade do teu conjunto de dados, a complexidade da tarefa, os recursos computacionais disponíveis e o nível de precisão de que precisas.

Para saberes mais sobre estes fatores e explorares diferentes conceitos de AI, consulta a secção Guias do nosso blog.

Passo 4: Configura o teu ambiente de treino#

Configurar o ambiente adequado é um passo importante antes de treinares o teu modelo de AI. Uma configuração correta ajuda a garantir que as tuas experiências são executadas de forma fluida e eficiente.

Eis os principais aspetos a considerar:

• Recursos computacionais: Os projetos pequenos podem muitas vezes ser executados num portátil normal, mas os projetos maiores requerem normalmente GPUs ou plataformas na cloud concebidas para machine learning e AI. Os serviços cloud também facilitam o aumento ou a redução dos recursos e incluem frequentemente dashboards para monitorizar experiências e resultados em tempo real.
• Linguagem de programação e frameworks: Python é a linguagem mais utilizada no desenvolvimento de AI, com o apoio de uma comunidade extensa e de um ecossistema rico de bibliotecas e frameworks como TensorFlow, PyTorch e Ultralytics. Estas ferramentas simplificam a experimentação, a criação de modelos e o treino, permitindo aos programadores concentrarem-se na melhoria do desempenho em vez de programarem tudo de raiz.
• Ferramentas de desenvolvimento: Plataformas como Google Colab, Jupyter Notebooks e VS Code facilitam a escrita e o teste interativo de código. Também suportam a integração com a cloud para workflows maiores.

Passo 5: Treina o modelo de AI#

Quando o teu ambiente estiver pronto, está na altura de começares o treino. Esta é a etapa em que o modelo aprende com o teu 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 precisas. Cada passagem completa pelo conjunto de dados é conhecida como uma época.

Para melhorar o desempenho, podes utilizar técnicas de otimização como o ajuste de hiperparâmetros. Ajustar definições como a taxa de aprendizagem, o tamanho do batch ou o número de épocas pode fazer uma diferença significativa na forma como o modelo aprende.

Ao longo do treino, é importante monitorizar o progresso utilizando métricas de desempenho. Métricas como accuracy, precision, recall e perda indicam se o modelo está a melhorar ou se precisa de ajustes. A maioria das bibliotecas de machine learning e AI inclui dashboards e ferramentas visuais que facilitam o acompanhamento destas métricas em tempo real e a identificação antecipada de possíveis problemas.

Passo 6: Valida e testa o modelo de AI#

Depois de treinares o teu modelo, podes avaliá-lo e validá-lo. Isto envolve testá-lo com dados que ainda não viu, para verificar se consegue lidar com cenários do mundo real. Podes estar a perguntar-te de onde vêm realmente estes dados novos.

Na maioria dos casos, o conjunto de dados é dividido antes do treino em três partes: um conjunto de treino, 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 o treino para ajustar os parâmetros e evitar o overfitting (quando um modelo aprende os dados de treino de forma demasiado específica e tem um desempenho fraco em dados novos e não vistos).

Por sua vez, o conjunto de teste é utilizado posteriormente para medir o desempenho do modelo em dados completamente não vistos. Quando um modelo apresenta um bom desempenho consistente tanto no conjunto de validação como no de teste, isso indica fortemente que aprendeu padrões relevantes, em vez de simplesmente memorizar exemplos.

Fig. 3. Divisão de um conjunto de dados em dados de treino, validação e teste. (Fonte)

Passo 7: Implementa e mantém o modelo de AI#

Depois de um modelo ser validado e testado, pode ser implementado para utilização efetiva 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 website, numa aplicação ou numa máquina, onde pode processar dados novos e fornecer resultados automaticamente.

Os modelos podem ser implementados de diferentes formas, dependendo da 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 cloud, onde podem ser facilmente dimensionados e geridos online.

Em alguns casos, os modelos são executados em dispositivos edge, como câmaras ou sensores. Estes modelos fazem previsões localmente sem depender de uma ligação à Internet. O melhor método de implementação depende do caso de utilização e dos recursos disponíveis.

Também é fundamental monitorizar e atualizar o modelo regularmente. Ao longo do tempo, dados novos ou condições variáveis podem afetar o desempenho. A avaliação contínua, o retreino e a otimização garantem que o modelo se mantém preciso, fiável e eficaz em aplicações do mundo real.

Boas práticas para treinar modelos de AI#

Treinar um modelo de AI envolve várias etapas e seguir algumas boas práticas pode tornar o processo mais fluido e os resultados mais fiáveis. Vejamos algumas práticas fundamentais que podem ajudar-te a criar modelos melhores e mais precisos.

Começa 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 as outras, o modelo pode ficar enviesado e ter dificuldades em fazer previsões precisas.

Em seguida, tira partido de técnicas como o ajuste de hiperparâmetros, que envolve ajustar definições como a taxa de aprendizagem ou o tamanho do batch para melhorar a precisão. Mesmo pequenas alterações podem ter um grande impacto na eficácia da aprendizagem do modelo.

Ao longo do treino, monitoriza métricas de desempenho importantes, como precision, recall e perda. Estes valores ajudam-te a determinar se o modelo está a aprender padrões relevantes ou simplesmente a memorizar os dados.

Por fim, cria sempre o hábito de documentar o teu workflow. Regista os dados que utilizaste, as experiências que executaste e os resultados que obtiveste. Uma documentação clara facilita a reprodução de resultados bem-sucedidos e o aperfeiçoamento contínuo do processo de treino ao longo do tempo.

Treino de modelos de AI em diferentes áreas#

A AI é uma tecnologia que está a ser amplamente adotada em diferentes setores e aplicações. Desde texto e imagens até som e dados dependentes do 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 AI são treinados e utilizados:

• Processamento de linguagem natural: Os modelos aprendem com dados de texto para compreender e gerar linguagem humana. Por exemplo, os modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs), como os modelos GPT da OpenAI, são utilizados em chatbots de apoio ao cliente, assistentes virtuais e ferramentas de geração de conteúdo que ajudam a automatizar a comunicação.
• Computer vision: Modelos como YOLO11 e YOLO26 são treinados com imagens anotadas para tarefas como classificação de imagens, deteção de objetos e segmentação. São amplamente utilizados na área da saúde para analisar exames médicos, no comércio a retalho para monitorizar inventário e em veículos autónomos para detetar peões e sinais de trânsito.
• Processamento de voz e áudio: Os modelos são treinados com gravações de som para transcrever fala, reconhecer locutores e detetar tom ou emoção. São utilizados em assistentes de voz como Siri e Alexa, na análise de centros de atendimento e em ferramentas de acessibilidade, como legendas automáticas.
• Previsão e análise preditiva: Estes modelos utilizam dados de séries temporais ou históricos para prever tendências e resultados futuros. As empresas utilizam-nos para prever vendas, os meteorologistas utilizam-nos para prever padrões meteorológicos e os gestores da cadeia de abastecimento dependem deles para antecipar a procura de produtos.

Fig. 4. Visão geral do workflow de um projeto de computer vision (Fonte)

Desafios relacionados com o treino de modelos de AI#

Apesar dos recentes avanços tecnológicos, treinar um modelo de AI continua a apresentar determinados desafios que podem afetar o desempenho e a fiabilidade. Eis algumas limitações importantes a ter em conta enquanto crias e aperfeiçoas os teus modelos:

• Qualidade e quantidade dos dados: Os modelos necessitam de conjuntos de dados grandes, diversificados e de alta qualidade para aprenderem de forma eficaz. Dados insuficientes, enviesados ou mal anotados conduzem frequentemente a previsões imprecisas e a uma generalização limitada em cenários do mundo real.
• Recursos computacionais: Treinar modelos de AI modernos, especialmente sistemas de deep learning e modelos de linguagem de grande dimensão, requer um poder computacional significativo. O acesso a GPUs, TPUs ou infraestruturas baseadas na cloud pode ser dispendioso e, por vezes, difícil de dimensionar de forma eficiente.
• Enviesamento e considerações éticas: Se os dados de treino contiverem enviesamentos ocultos, o modelo pode produzir involuntariamente resultados injustos ou discriminatórios. Garantir uma conceção ética dos conjuntos de dados, auditorias regulares de enviesamento e transparência nas decisões do modelo é essencial para mitigar estes riscos.
• Otimização contínua: Os modelos de AI não são estáticos. Precisam de ser ajustados e atualizados regularmente com dados novos para manterem a precisão. Sem retreino e monitorização contínuos, o desempenho pode degradar-se ao longo do tempo à medida que os padrões dos dados ou as condições do mundo real mudam.

Ferramentas que tornam o treino de modelos de AI mais acessível#

Tradicionalmente, treinar um modelo de AI exigia equipas numerosas, hardware potente e infraestruturas complexas. Atualmente, porém, as ferramentas e plataformas de vanguarda 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. Na verdade, nunca foi tão fácil começar a treinar AI.

Por exemplo, o pacote Python da Ultralytics é um excelente ponto de partida. Fornece tudo o que precisas para treinar, validar e executar inferências com modelos Ultralytics YOLO, bem como para os exportar para implementação em várias aplicações.

Outras ferramentas populares, como Roboflow, TensorFlow, Hugging Face e PyTorch Lightning, também simplificam diferentes partes do workflow de treino de AI, desde a preparação dos dados até à implementação. Com estas plataformas, o desenvolvimento de AI tornou-se mais acessível do que nunca, permitindo que programadores, empresas e até iniciantes experimentem e inovem.

Principais conclusões#

Treinar um modelo de AI pode parecer complexo, mas com as ferramentas, os dados e a abordagem adequados, qualquer pessoa pode começar hoje. Ao compreenderes cada passo, desde a definição do teu caso de utilização até à implementação, podes transformar ideias em soluções de AI reais para o mundo real que fazem a diferença. À medida que a tecnologia de AI continua a evoluir, as oportunidades para aprender, criar e inovar estão mais acessíveis do que nunca.

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