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- jan 28, 2025
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 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.
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.
Ao juntar todas as dicas apresentadas neste artigo, aprenda a 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.
Para ilustrar, segue um exemplo de plano de estudo que pode ser ajustado conforme sua disponibilidade:
Ao se dedicar a esses estudos de forma estruturada, 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.
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.
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.
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 para fragmentá-lo em problemas menores, pois assim a solução integral aparecerá com mais facilidade.
O aprendizado de máquina abriu diversas oportunidades no mercado de trabalho, permitindo o desenvolvimento de carreiras técnicas e estratégicas focadas em soluções baseadas em tecnologia e análise de dados, como: cientista de dados, engenheiro de Machine Learning e desenvolvedor de Inteligência Artificial (IA).
Confira detalhes sobre cada uma das carreiras abaixo!
O cientista de dados é responsável por coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados, transformando-os em informações úteis para tomadas de decisão.
No contexto de Machine Learning, esse profissional utiliza algoritmos e modelos preditivos para identificar padrões, prever tendências e propor soluções estratégicas.
Assim, é necessário ter conhecimento em programação, estatística e comunicação, além de uma boa compreensão do mercado em que atua.
O engenheiro de Machine Learning aplica modelos e algoritmos de aprendizado de máquina em sistemas operacionais e ambientes de produção.
Diferentemente do cientista de dados, que foca na criação de modelos, o engenheiro trabalha na integração, escalabilidade e otimização dessas soluções, garantindo que estejam prontas para uso em larga escala.
Esse profissional lida com pipelines de dados, APIs e plataformas na nuvem, utilizando linguagens como Python, Java e Scala.
O desenvolvedor de inteligência artificial cria aplicações inteligentes, como assistentes virtuais, chatbots e sistemas de recomendação.
Ele utiliza técnicas de Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural (PLN) para construir soluções que interajam de forma inteligente com os usuários.
Para isso, ter domínio de frameworks como TensorFlow e PyTorch, além de criatividade para propor inovações, é essencial para se destacar nessa área.
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 da informação, e isso também está disponível para você!
Gostou das dicas para aprender Machine Learning? Descubra como as empresas estão aplicando essa tecnologia na prática. Leia o artigo com 5 exemplos de uso do Machine Learning em empresas!
Para começar a aprender machine learning:
Créditos da imagem: Freepik
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