Data Science

O Momento Atual da Carreira de Machine Learning

Por Awari

Entenda como Machine Learning se tornou indispensável para as empresas e como se tornar um profissional na área

MachineLearning

O Aprendizado de Máquina, do inglês Machine Learning, surgiu na metade do século XX, porém tornou-se realmente popular há alguns anos. Pense: há milhões de dados sendo gerados e coletados por segundo e a análise 100% humana desses dados é impossível. Assim, ao invés de analisarmos dado por dado, o computador irá analisar e nos dizer o resultado. O computador aprenderá com os dados e nos mostrará respostas – e isso é de extrema importância para todos os segmentos de empresas que você possa imaginar.

Machine Learning é uma área da Ciência da Computação que propõe que o computador tenha a habilidade de aprender sem ser explicitamente programado.

Você já viu vídeos de carros autônomos funcionando? Boa parte de seu funcionamento é devido ao Machine Learning – há um sistema computadorizado que aprendeu a se guiar em diferentes tipos de vias. Programar um carro autônomo seria uma tarefa inviável, uma vez que milhares de diferentes situações de trânsito teriam que ser identificadas e programadas uma a uma.

Métodos de Machine Learning

Dentre os métodos mais utilizados no dia a dia de um profissional de Machine Learning, destacam-se os aprendizados Supervisionado, Não-Supervisionado, Semi-Supervisionado e o Reinforcement Learning.

Supervised Learning

No Aprendizado Supervisionado, os dados são formatados de forma que possuam labels, ou seja, a solução correta e desejada. As duas principais tarefas do Supervisionado são Classificação e Regressão (também conhecida como predição).

A classificação tem o objetivo de separar dados similares em grupos.

A regressão tem o objetivo de prever uma saída ou acontecimento de acordo com a análise dos dados com suas respectivas labels.

Unsupervised Learning

No Não-Supervisionado, os dados são desprovidos de labels, ou seja, não apresentam a solução desejada ao algoritmo. A técnica é muito usada para encontrar relacionamentos em datasets e identificação de anomalias, como fraudes em cartão de crédito.

Um site de notícias, como exemplo, recebe visitantes com diversos interesses e captura dados dos mesmos através do cache do navegador. Um algoritmo não supervisionado pode ser utilizado para dividir os visitantes em clusters, ou seja, grupos de interesses similares.

Semi-Supervised Learning

O Aprendizado Semi Supervisionado é uma junção de algoritmos supervisionados e não supervisionados. É normalmente utilizado quando há alguns dados com labels e muitos dados sem labels. A adição de dados com labels tem mostrado aumento da performance do algoritmo.

Um exemplo claro é o Google Photos ao descobrir quais pessoas estão presentes nas suas fotos. O algoritmo identifica as pessoas e pergunta seus nomes a você.

Reinforcement Learning

O algoritmo de Reinforcement Learning aprende a partir de tentativa e erro. É uma solução adotada, por exemplo, para ensinar robôs a andarem ou treinar algoritmos de mercado financeiro sobre dados históricos da bolsa de valores.

Por que Machine Learning se tornou tão importante?

Machine Learning tem sido usado para automatizar diversas tarefas que antes só humanos conseguiam fazer, como reconhecimento de imagens, de texto ou até mesmo dirigir um carro.

Segundo a revista Forbes, o mercado de Machine Learning deverá ter valor de mercado de 58 bilhões de dólares até 2021. Até 2017, era um mercado de 12 bilhões de dólares. Com tal crescimento, a demanda por profissionais qualificados na área aumenta.

Com o grande fluxo de dados, só meios automatizados serão capazes de nos trazer informações relevantes sobre bilhões de dados.

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