Antes de entrarmos no conceito de Machine Learning, precisamos entender o que é a Inteligência Artificial — de onde surgiram todos os outros conceitos relativos a máquinas inteligentes. Inicialmente, essa tecnologia foi tida como a capacidade das máquinas de reproduzir um conhecimento humano.

De uma forma simples, esses complexos equipamentos liam os códigos executados por seres humanos para fazerem algo que fosse previamente programado, como buscar padrões e acionar tarefas a partir deles. Contudo, como dá para prever, essa é uma inteligência um pouco limitada e ainda dependente dos seres humanos.

A partir daí, as pessoas começaram a se perguntar se seria possível reproduzir o modo como o nosso cérebro aprende, fazendo com que as próprias máquinas também aprendessem a partir dos padrões expostos a elas. Foi assim que nasceu o Machine Learning.

O aprendizado da máquina coleta dados e aprende com eles, tudo com base em algoritmos. Assim, não apenas executa uma série de atividades pré-projetadas, mas também identifica qual é a melhor conduta em um determinado caso, tendo como base as maneiras como aquilo já foi resolvido antes.

É graças a esse aprendizado, por exemplo, que alguns equipamentos conseguem reconhecer imagens e determinar se ela é mesmo o que sugere. Sabe o aplicativo do seu banco que pede uma foto do seu rosto logo que cria a conta? Ou a câmera de reconhecimento facial do seu celular? É a máquina aprendendo que você é você, mesmo que não esteja sempre igual.

Mas é claro que isso tudo ainda seria muito limitado, como a Inteligência Artificial. Ainda que as máquinas "aprendessem" por si sós com base nesse infinito banco de dados, elas ainda não teriam a flexibilidade humana e deixariam muito a desejar em vários aspectos. Por isso, a tecnologia avançou para o Deep Learning.