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Machine Learning: como começar a trabalhar com aprendizado de máquina

Novas tecnologias passam a fazer parte do nosso dia a dia de um jeito tão silencioso que dificilmente percebemos essas mudanças em tempo real. É o caso de Machine Learning (aprendizado de máquina, em português), um sistema inteligente que tem relação direta com a inteligência artificial (IA).

O termo “machine learning” foi criado em 1959 por Arthur Samuel, um pioneiro da inteligência artificial. À época, o engenheiro do MIT descreveu o conceito como “um campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem terem sido programados para tal”. Essa definição surgiu enquanto ele desenvolvia um projeto para criar uma máquina autônoma com estas características.

Ao longo dos anos, a aprendizagem de máquina popularizou-se e, atualmente, praticamente todos que estão na internet acabam usufruindo dos seus benefícios. Você, inclusive, pode ter chegado até aqui graças ao poder dos algoritmos inteligentes sem mesmo saber disso.

Neste cenário, a compreensão do conceito de Machine Learning e como aplicá-lo tornou-se um bem valioso e missão fundamental de empresas que desejam desenvolver um bom produto.

Machine Learning no dia a dia

Você pode não perceber, mas o aprendizado de máquina está cada vez mais presente em nosso cotidiano. Um exemplo prático e rápido de como os profissionais da área trabalham está nas plataformas de streaming. Serviços como Netflix e Spotify, por exemplo, preparam uma lista de sugestões para o usuário baseados no gosto pessoal de cada um – isso é aprendizagem de máquina. 

É neste contexto que surge a figura do Cientista (ou Engenheiro) de Machine Learning. Ele será o responsável por ensinar a máquina a detectar padrões e trabalhá-los para proporcionar uma melhor experiência para o usuário. Mas como ele faz isso?

O especialista em Machine Learning é o responsável por criar cálculos que simulam o processo de decisão do cérebro de quem assiste aos filmes ou escuta as músicas. Para isso, ele irá trabalhar no processo de coleta de dados, entendimento dos padrões e, por fim, na inserção dessas informações no sistema. 

Dentre as principais atribuições de um profissional em Machine Learning, estão: 

  • Pesquisa e desenvolve algoritmos utilizados na criação de sistemas inteligentes;
  • Elabora sistema que fazem recomendações de produtos ou previsões a respeito da demanda de serviços específicos;
  • Explora a Big Data para que seja possível obter padrões.
  • Executa testes e experimentos de aprendizado de máquina
  • Executa análises estatísticas e faz ajuste fino utilizando resultados de testes
Arthur Samuel demonstra como o aprendizado de máquina pode ser usado para jogar damas em 1962 – IBM Watson Media

Mas porque o aprendizado de máquina é tão importante?

Em uma sociedade cada vez mais conectada e que, consequentemente, gera mais dados e informações na internet, utilizar os recursos do aprendizado de máquina e de inteligência artificial pode impactar positivamente na experiência do usuário e, logo, no crescimento saudável do seu produto. 

Com o uso de Machine Learning, por exemplo, é possível produzir rápida e automaticamente modelos capazes de analisar grandes e complexas quantidades de dados e ainda fornecer resultados mais rápidos e precisos – mesmo em grande escala. Desta maneira, ao construir modelos precisos, uma empresa terá uma melhor chance de identificar oportunidades lucrativas – ou evitar riscos desconhecidos.

E como está o mercado?

Segundo estudo recente da Global Market Insights, a automatização de processos robóticos (RPA) cresce 20% ao ano e deve atingir 5 bilhões de dólares até 2024. De acordo com outro estudo, este da Deloitte, quanto mais as empresas de todos os segmentos adotam tecnologias relacionadas a IA, robótica e Machine Learning, mais elas enxergam benefícios e percebem o quanto suas funções podem ser redesenhadas. 

Desta forma, com a área em crescimento exponencial e a alta demanda por profissionais qualificados no mercado, o especialista em Machine Learning tem se tornado bem remunerado. No Brasil, a média de um Engenheiro de Machine Learning, por exemplo, é de R$6.500,00, de acordo com o Glassdoor. 

Mas, afinal, como começar a trabalhar com Machine Learning? Abaixo, listamos os primeiros passos da sua jornada. 

O aprendizado de máquina pode até parecer intimidante, mas não é por aí. 

Para iniciar a jornada em Machine Learning, você não precisa ser um matemático profissional ou programador veterano, mas precisa, claro, ter vontade e disposição para se desenvolver nessas áreas, já que elas são a base do aprendizado de máquina. 

A boa notícia é que, uma vez que você passa a dominar essas habilidades, o resto será mais fácil. Isso porque quase todo o projeto de Machine Learning é sobre a aplicação de conceitos de estatística e ciência da computação a dados.

Desta maneira, os passos para iniciar sua jornada são:

1. Domine a linguagem de programação Python

Não dá para usar o aprendizado de máquina a menos que você saiba programar. Felizmente, se você ainda não domina Python, pode começar a estudar a linguagem de forma gratuita por meio de cursos introdutórios à temática pela internet. Alguns exemplos deles são: 

fonte: Unsplash

2. Entenda o uso de estatísticas em Ciências de Dados

Compreender estatística, especialmente probabilidade bayesiana, é essencial para muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Por isso, a criação de uma base de conhecimento em estatística é crucial para o início da sua jornada em Machine Learning. 

Atualmente, há cursos como o da Coursera (gerenciados pela Universidade de Stanford, na Califórnia – Estados Unidos), que irão te ajudar a desenvolver habilidades nessa área.

Há, também, a possibilidade de iniciar sua jornada no aprendizado de máquina por meio de um curso específico na área, chamado de Machine Learning, oferecido pela Awari.

O maior diferencial dele é que você aprenderá na prática, por meio de projetos reais e mentoria de profissionais de grandes empresas do mercado, a extrair informações de fontes de dados não convencionais como fotos e áudios e criar algoritmos capazes de predizer resultados de maneira cada vez mais eficiente é pouco difundida; além de entender como estruturar os dados de modo a facilitar a tomada de decisões.

3. Busque referências na área

A melhor forma de entender como o universo de Machine Learning funciona na prática é se engajar sobre o tema em comunidades relacionadas na internet. Use plataformas como Youtube ou Instagram para seguir profissionais da área e acompanhar de perto seus cotidianos. 

  • TECH WITH TIM (TECNOLOGIA COM TIM)Tim é um programador que ensina Python, desenvolvimento de jogos com Pygame, Java e Machine Learning. Ele cria tutoriais de codificação de alto nível em Python.
  • JOMA TECHé um YouTuber que faz vídeos para ajudar as pessoas a migrar para o setor de tecnologia. Ele trabalhou em grandes empresas de tecnologia como cientista de dados e engenheiro de software. Baseado em sua experiência, ele faz vídeos de entrevistas com especialistas, estilo de vida no Vale do Silício e também torna a ciência de dados mais acessível.

4. Pratique

Grande parte da arte em ciência de dados e aprendizado de máquina está em dezenas de microdecisões que você tomará para resolver cada problema. Com isso, a melhor forma de aprender e se aperfeiçoar em Machine Learning é praticar a tomada dessas microdecisões e avaliar as consequências de cada um por meio de projetos na área, como o desafio de Previsão de Sobreviventes do Titanic.

Este desafio é um projeto muito popular para praticar aprendizado de máquina. Na verdade, é uma das competições mais populares no Kaggle.com. Por isso, ele tornou-se, também, um excelente ponto de partida para iniciantes na área, pois possui riqueza de detalhes em seus tutoriais. 

Além disso, você pode dar uma olhada nas mentes de cientistas de dados mais experientes e ver como eles abordam a exploração de dados, a engenharia de recursos e o ajuste de modelos.

Para realizar o desafio, você pode acessar esta página do Kaggle.

Eduardo Valim

Escrito por

Eduardo Valim

é redator na Awari e escreve sobre carreira e tecnologia.