Muitas tecnologias começaram a fazer parte do dia a dia dos brasileiros e de várias outras pessoas no mundo. O Machine Learning também chegou dessa maneira sorrateira, mostrando-se um sistema altamente inteligente e que possui relação direta com a inteligência artificial (IA).
Mesmo que o termo tenha sido criado por volta de 1959, ele só veio ganhar mais destaque nos anos 2000. Neste artigo, é possível descobrir mais sobre esse aprendizado das máquinas e como começar a trabalhar com ele.
O que é Machine Learning?
Machine learning, ou “aprendizado por máquina” em português, é um conceito diretamente relacionado às inovações proporcionadas pela inteligência artificial e a transformação digital.
Esse tipo de transformação tecnológica nada mais é do que um processo que ganhou espaço entre as empresas, onde a tecnologia é utilizada como base para melhorar o desempenho do negócio, ampliar sua capacidade de atuação e alcançar melhores resultados.
É assim que a tecnologia naturalmente ganha espaço e ocupa uma posição estratégica como parte da estrutura corporativa. Nesse processo de transformação digital, várias tendências surgiram e são bem exploradas pelas empresas, como big data, inteligência artificial, IoT e o próprio aprendizado de máquina.
Qual é a importância do Machine Learning?
As razões para o interesse renovado em aprendizado de máquina são os mesmos fatores que tornaram a mineração de dados e a análise bayesiana mais populares do que nunca: o aumento na quantidade e variedade de dados disponíveis, processamento computacional mais barato e mais poderoso, disponibilidade de armazenamento de dados acessível etc. .
Sendo assim, deduz-se que é possível gerar, de forma rápida e automática, modelos que podem analisar dados de maior volume e mais complexos e fornecer resultados mais rápidos e assertivos, mesmo em escala. Ao fazer isso, as organizações acabam ganhando espaço para identificar oportunidades que gerarão lucros.
Quais são as principais atribuições de um profissional da área?
Dentre as principais atribuições que são destinadas aos profissionais de Machine Learning, é possível mencionar:
- Elaboração de sistemas que fazem recomendações de produtos ou realizam previsões sobre a demanda de serviços específicos;
- Busca e desenvolvimento de algoritmos que podem ser utilizados para criar sistemas independentes e inteligentes;
- Execução de testes e experimentos que podem ajudar no aprendizado de máquina;
- Execução de análises e estatísticas, além do ajuste fino utilizando resultados obtidos em testes;
- Conhecimento de Big Data para que os padrões possam ser obtidos de maneira mais clara e assertiva dentro do desenvolvimento de novos sistemas.
Como está o mercado?
O mercado de Machine Learning está crescendo cada vez mais, principalmente porque a sociedade tem utilizado a tecnologia como fonte de informação mais relevante. Isso quer dizer que há uma forte tendência de crescimento para a área e, quanto mais as empresas adotam tecnologias voltadas para IA, mais benefícios são adquiridos.
Sendo assim, é possível enxergar esse cenário como algo muito proveitoso, já que há uma enorme demanda de profissionais e uma boa remuneração dentro das empresas.
O que é necessário para começar a trabalhar com Machine Learning?
Esse tipo de aprendizado pode levar algum tempo, principalmente porque é necessário estar por dentro de códigos e atualizações tecnológicas. No entanto, no final, tudo vai valer a pena. Para que a sua jornada seja iniciada, é importante se transformar em um programador veterano.
Confira, abaixo, algumas dicas essenciais para se inserir na área.
Saiba linguagem de programação Python
Você não pode usar o aprendizado de máquina a menos que saiba como programar. No entanto, caso ainda não consiga dominar o Python, pode começar a aprender a linguagem gratuitamente com um curso introdutório sobre o assunto na Internet. Alguns dos mais conhecidos são:
- Code.org;
- CodeAcademy;
- Programaê!
Procure por referências da área
A melhor forma de compreender como o campo de aprendizado de máquina funciona na prática é procurando pelo tema em comunidades relevantes na Internet. Utilizar plataformas como Youtube ou Instagram para acompanhar profissionais da área e ficar por dentro do seu dia a dia pode ser uma boa opção.
Compreenda o uso de estatísticas em Ciências de Dados
Ter um amplo conhecimento sobre estatísticas em Ciências de Dados, especialmente a probabilidade Bayesiana, é essencial para muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Portanto, criar uma base de conhecimento estatística por meio de cursos é essencial para iniciar sua jornada de aprendizado de máquina.
Passe a praticar
A maior parte do aprendizado de máquina está nas várias microdecisões que você toma para resolver cada um dos problemas. Portanto, a melhor maneira de aprender e melhorar o aprendizado de máquina é praticar essas microdecisões e analisar as consequências de cada uma delas por meio de projetos em campo.
Além disso, também é possível buscar o que os cientistas de dados mais experientes pensam e como eles abordam a exploração de dados, engenharia de recursos e ajuste de modelos. Dessa maneira, algumas pequenas dicas podem ser aprendidas no meio do caminho.
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