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- ago 5, 2024
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?
O questionamento vem exatamente porque os cursos acadêmicos que contemplam esse e outros domínios da Inteligência Artificial ainda são raros no Brasil, e não é fácil encontrar conteúdo sobre o tema. Assim, é preciso buscar outras fontes de ensino e formas alternativas de aprendizado.
Para ajudar nessa tarefa, trazemos este artigo até você. Nele, será possível encontrar algumas dicas capazes de promover o conhecimento nesse tema tão intrigante e fascinante para a mente humana. Todos os interessados em Inteligência Artificial farão bom uso das recomendações contidas aqui.
Preparado para a leitura? Então vamos lá!
O primeiro passo para aprender Machine Learning é entender exatamente a ciência — 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 metodologia essa tecnologia usa. De posse desse conhecimento, é possível tomar direções mais sólidas rumo ao aprendizado que se deseja adquirir.
Essas disciplinas compõem os fundamentos matemáticos de grande parte dos conceitos e algoritmos do 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.
Na verdade, todos os processos computacionais são baseados fortemente em alguma vertente da matemática. No caso do Machine Learning, é preciso dominar as áreas citadas, pois as decisões autônomas das máquinas são tomadas a partir de um conjunto de fatores altamente probabilísticos.
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 focar nesse começo são R e Python. Sem contar que há plataformas na nuvem especializadas em ML, como o Google Cloud Machine Learning. Não há como “falar” com as máquinas para lhes dar instruções se não for por meio de uma linguagem de programação, e as duas citadas aqui são as melhores nesse campo de trabalho em específico.
Depois de adquirir essas competências, você estará preparado para aprender Machine Learning com livros sobre o assunto. As melhores obras vão ensiná-lo tanto a parte teórica quanto a parte prática de ML. 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. O campo literário brasileiro não possui tanta publicação original sobre o tema, e as traduções ainda não foram totalmente feitas. Portanto, ter um bom domínio do idioma inglês será essencial nesse processo.
Como explicamos, ainda é raro encontrarmos cursos acadêmicos para aprender Machine Learning. 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.
O Kaggle é uma plataforma que visa 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 a fim de encontrar soluções para desafios de empresas líderes no mercado.
É muito comum que a gerência de uma empresa e até mesmo a diretoria representada pelo CEO não estejam totalmente conscientes dos poderes do Machine Learning, Dessa forma, algumas oportunidades podem passar “batidas”, caso não haja alguém que as demonstre.
Assim, surge uma grande oportunidade de aprendizado ao convencer os superiores na empresa a adotarem uma solução baseada em ML. O projeto pode se dar na forma piloto, não importa. A prática de colocar em andamento um trabalho real em ML proporcionará grandes oportunidades de desenvolvimento nesse campo de estudos.
Diferentemente da maioria dos problemas computacionais, as questões que envolvem Machine Learning envolvem uma complexidade um pouco maior por conta de sua natureza probabilística. Sendo assim, uma boa recomendação é não tentar resolver o problema de uma só vez. Em vez disso, pode ser um bom caminho quebrá-lo em problemas menores, pois assim a solução integral aparecerá com mais facilidade.
Ao juntar todas as dicas apresentadas neste artigo, busque organizar a forma como você cumprirá cada uma das etapas de seu aprendizado. Isso significa ter um plano por escrito de todas as ações tomadas ao longo do tempo. Essa organização tem a capacidade de potencializar seus estudos e levar você mais longe do que possa imaginar.
Ao se dedicar a esses estudos, você será capaz de gerar insights interessantes do ponto de vista de negócios e impactos positivos na tomada de decisões da organização em que trabalha (ou em que venha a trabalhar). Certamente seus pares reconhecerão as ideias apresentadas, e a organização ganhará com esse conhecimento refinado.
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. Aprender Machine Learning pode ser um grande diferencial na carreira de qualquer profissional de tecnologia de informação, e isso também está disponível para você!
Gostou das dicas para aprender Machine Learning? Então entre em contato para falar conosco e conhecer nossas recomendações de machine learning para o seu negócio!