Conheça 6 formas de se aprender Machine Learning

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Conheça 6 formas de se aprender Machine Learning

Com uma exposição cada vez maior do Machine Learning (ML) e suas possibilidades de melhorar o desempenho de empresas, esse processo vem chamando a atenção de muitos profissionais — principalmente dos que trabalham com tecnologia. Em geral, o que eles buscam é uma área de especialização ou ampliar o campo de atuação. Porém, surge a dúvida: como começar a aprender Machine Learning?

Já que os cursos acadêmicos que contemplam esse e outros domínios da inteligência artificial ainda são raros no Brasil, neste post, você vai ver 6 formas de começar os estudos em um ramo tão promissor. Preparado? Vamos lá!

1. Compreenda o que é Machine Learning

O primeiro passo para aprender Machine Learning é entender exatamente o que é — e o que não é! É comum termos uma visão errada sobre certas tendências e quando vamos estudar mais sobre o tema, descobrimos que não era bem como imaginávamos.

Sendo assim, para começar, procure conhecer como funciona o processo de Machine Learning, por que ele é importante, onde está presente e que tipo de metodologias essa tecnologia usa.

2. Estude álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística

Essas disciplinas compõem os fundamentos matemáticos de grande parte dos conceitos e algoritmos de Machine Learning. De modo a interpretar melhor os resultados dos projetos dos quais você fará parte no futuro, vale a pena ter uma noção básica de todas elas antes de estudar as técnicas de ML mais a fundo.

3. Aprenda linguagens de programação como R e Python

Além dessa base matemática, também é essencial ter conhecimentos de programação, já que eles serão necessários para a parte mais prática dos trabalhos de Machine Learning. Logo, o ideal é estudar uma linguagem que tenha bibliotecas voltadas para ML, boa documentação e uma comunidade atuante em fóruns e repositórios.

Por esse motivo, duas das melhores linguagens para se focar nesse começo são R e Python. Sem contar que há plataformas na nuvem especializadas em ML, como o Google Cloud Machine Learning.

4. Leia livros dedicados ao assunto

Depois de adquirir essas competências, você estará preparado para aprender com livros sobre Machine Learning. As melhores obras vão ensiná-lo tanto a parte teórica quanto a parte prática de ML, e seguramente serão uma ótima base para os projetos que você vier a implementar.

Tenha em mente apenas que a maior parte da literatura nesse campo está em inglês, o que exige um bom domínio da língua.

5. Procure por cursos on-line

Como explicamos anteriormente, ainda é raro encontrarmos cursos acadêmicos de ML. Por isso, pode ser interessante procurar por cursos on-line para se especializar. Aliados ao conhecimento que você já conquistou até aqui, essas aulas serão muito mais proveitosas e trarão mais valor para a sua carreira.

6. Participe de competições no Kaggle

Kaggle é uma plataforma que visa a reunir cientistas de dados, engenheiros de Machine Learning e entusiastas dessas áreas. Nela, é possível entrar em contato com outros profissionais para aprender com eles, ter acesso a bases de dados para treinar suas habilidades e participar de competições para encontrar soluções para desafios de empresas líderes no mercado.

Ao se dedicar a esses estudos, você será capaz de gerar insights interessantes do ponto de vista de negócio e impactos positivos na tomada de decisões da organização em que trabalha — ou em que venha a trabalhar. Com tamanhos benefícios para o crescimento de uma empresa, você terá plenas condições de impulsionar a sua carreira e se tornar um profissional mais competitivo no mercado.

Se você gostou de saber mais sobre formas de aprender Machine Learning, ajude a espalhar essas informações para seus colegas e amigos. Compartilhe este post nas redes sociais!

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