Especialista em aprendizado de máquina

Num mundo onde os dados e a informação são um dos ativos mais importantes para as empresas, profissionais que analisam grandes quantidades de dados tornaram-se essenciais.

Neste artigo falaremos sobre especialistas em aprendizado de máquina. Quem são esses profissionais? Que trabalho eles fazem? Quais são suas habilidades?

Fique e descubra tudo isso e muito mais sobre os profissionais de IA.

Um especialista em aprendizado de máquina é um profissional do setor de tecnologia capaz de construir modelos estatísticos utilizando tecnologias de programação e análise de dados.

A procura por especialistas em inteligência artificial está a aumentar exponencialmente. Criar modelos capazes de prever novos resultados é uma habilidade muito interessante para todos os tipos de empresas. Ajuda-os a otimizar as decisões de negócios e aumentar seus lucros.

Como veremos na próxima seção, adquirir as habilidades necessárias para ser um especialista em aprendizado de máquina não é uma tarefa fácil. É necessário um grande conhecimento transversal de diferentes ferramentas e metodologias tecnológicas, além de dominar áreas como ciência da computação ou matemática.

Para se tornar um especialista na área de inteligência artificial, é importante treinar adequadamente. Em academias online como Udemy ou Coursera você encontra alguns cursos bastante completos sobre aprendizado de máquina.

Porém, se você preferir ter um nível bem mais avançado e optar por fazer um estágio em uma grande empresa, poderá fazer um mestrado ou pós-graduação em alguma das disciplinas relacionadas à ciência de dados.

Para mais informações você pode consultar nossos artigos sobre mestrado em big data, mestrado e pós-graduação em machine learning ou mestrado em business intelligence.

Se você deseja se tornar um bom engenheiro de inteligência artificial, você deve dominar algumas habilidades. Abaixo mostramos os requisitos mínimos para se tornar um especialista em aprendizado de máquina.

Dominar a matemática é uma habilidade que qualquer pessoa que trabalha no mundo dos dados deve ter. A maioria das metodologias de aprendizado de máquina utiliza áreas como álgebra linear, cálculo multivariável ou estatística.

É importante compreender profundamente a matemática para poder tirar boas conclusões dos resultados que obtemos nos cálculos. Além disso, também é muito útil para implementar modelos utilizando linguagens de programação.

A maioria dos algoritmos de inteligência artificial são implementados através de linguagens de programação. No mundo das ciências de dados, a linguagem mais utilizada atualmente é Python.

Esta é uma linguagem fácil de aprender em comparação com outras como Java ou C++. Se você quer dominar a inteligência artificial, aprender a programar é um dos primeiros passos que você deve dar.

Depois de ter conhecimentos de matemática e programação, o próximo passo é entender as bases da inteligência artificial. Alguns dos modelos que você deve dominar são: Árvores de decisão , floresta aleatória, redes neurais , máquina de vetores de suporte, redes neurais convolucionais ou redes neurais recorrentes .

Podemos adquirir esse conhecimento por meio de cursos online ou da leitura de livros. Um dos livros mais recomendados para aprender esses métodos em profundidade é Deep Learning, de Goodfellow e Yoshua Bengio.

Outro ponto a ter em conta são as metodologias de análise de dados. Por exemplo, dominar a limpeza de dados ou procedimentos de engenharia de recursos é altamente recomendado.

Também é importante saber representar graficamente os dados para poder ver os resultados visualmente e criar relatórios para que outros departamentos possam compreender as nossas conclusões.

Para trabalhar como especialista em aprendizado de máquina, você também deve entender o que são. Bancos de dados SQL e NoSQL . Saber criar um banco de dados, inserir informações e extraí-las para processá-las e analisá-las é fundamental.

Hoje, a maneira ideal de armazenar informações é em um banco de dados e o principal elemento do aprendizado de máquina são os dados. Portanto, você precisa saber lidar com todos os tipos de bancos de dados.

Embora as habilidades em big data normalmente não sejam responsabilidade do especialista em aprendizado de máquina, ter noções de processamento distribuído de dados nunca é demais.

É importante conhecer alguns elementos do ecossistema Hadoop como Sistema de arquivos distribuído Hadoop (HDFS) , ele Estrutura Spark qualquer bancos de dados distribuídos como Cassandra . Você não precisa se tornar um especialista nessas tecnologias, mas é importante que você saiba um pouco sobre como elas funcionam e como são implementadas.

As funções de um profissional do setor de IA dependerão da empresa em que trabalha. Deixo para vocês 3 funções diferentes que um especialista em aprendizado de máquina pode realizar para que vocês tenham uma ideia de quais projetos ele pode desenvolver.

Uma das principais funções de um especialista em aprendizado de máquina é ser capaz de criar modelos de classificação. Vou te dar vários exemplos para que você entenda quais campos podem ser aplicados.

Na medicina, o aprendizado de máquina pode ser usado para discriminar quais medicamentos podem funcionar e quais não funcionam. Isso é usado no campo do design de medicamentos.

Na área bancária, sistemas de classificação são utilizados para detectar transações fraudulentas e bloqueá-las imediatamente.

Em biologia, são utilizados programas que utilizam multiclassificação para poder rotular uma planta de acordo com sua espécie a partir de uma foto.

Criar sistemas de recomendação também faz parte de um especialista em inteligência artificial. Esses métodos são utilizados em diversas plataformas como Netflix, HBO ou Spotify com o objetivo de mostrar ao usuário possíveis recomendações com base em seus gostos e pesquisas.

A tradução simultânea é um campo do aprendizado de máquina denominado processamento de linguagem natural. Construir esses modelos usando redes neurais recorrentes também é função de um especialista em aprendizado de máquina.

Outro tipo de função semelhante é, por exemplo, a análise de sentimento, ramo que consiste em identificar os sentimentos das pessoas a partir das mensagens que escrevem nas redes sociais, podendo saber se são mensagens de raiva, alegria e tristeza.