Você já pensou em seguir uma carreira especializada em machine learning? O aprendizado de máquina é uma tecnologia que existe há muito tempo, mas só agora empresas de todos os setores têm computação necessária e vantagens práticas para adotar a solução no mercado.

Se o assunto o interessa, você está no lugar certo! Neste artigo, vamos contar um pouco mais sobre o que é machine learning, o que ele não é e o que um profissional precisa para ter sucesso na área. Vamos lá?

Entenda o conceito de machine learning

Para começar este artigo, é bom definir primeiro alguns termos nessa área que se tangenciam o tempo todo e, por isso, geram confusão no profissional interessado em seguir carreira.

O machine learning especificamente é uma das abordagens para a criação de inteligências artificiais, mas com um uso muito mais direto, focado e prático para empresas de todos os setores. É a maneira mais básica de usar algoritmos para a coleta e interpretação de dados, de acordo com as regras definidas pelo profissional e a execução de tarefas adequadas para cada situação.

Resumindo, o machine learning é uma forma de ensinar a máquina a aprender. Ela busca padrões nos hábitos e ações do cliente e retorna para ele a melhor decisão baseada em seu perfil.

Diferencie os termos mais comuns

Como todos os termos nessas áreas podem soar parecidos a princípio, além de definir o que é machine learning, é importante entender o que ele não é:

Inteligência artificial

A inteligência artificial pode ser considerada um termo genérico derivado da computação cognitiva, um guarda-chuva sobre várias abordagens diferentes para criar um sistema autônomo que consiga gerir as suas próprias regras e agir de acordo com elas. Pode-se dizer que todo machine learning é um tipo de IA, mas nem toda IA é baseada em machine learning.

Deep learning

Se a IA é um conceito acima do machine learning, o deep learning está abaixo — é uma das técnicas utilizadas para que a máquina consiga interpretar dados e aprender com eles. Também conhecido como rede neural, esse processo analisa todos os dados em busca de conexões inteligíveis que sirvam de aprendizado.

Conheça as qualificações para um profissional na área

A principal diferença entre um analista de TI e um engenheiro de machine learning está no objetivo final de seu trabalho. Enquanto a análise de dados tradicional tem como finalidade a exposição de insights para humanos (uma apresentação à diretoria, um plano estratégico para a equipe de TI), no machine learning, o seu produto-fim é um software que vai usar a sua alimentação de dados e definição de regras para agir.

Ou seja, ao entrar mais a fundo na carreira, você está tornando o seu conhecimento prático e efetivamente criando uma mente capaz de tomar as próprias decisões. Para que elas sejam as decisões certas, algumas habilidades são fundamentais:

  • obviamente, os fundamentos de ciência da computação e de programação são essenciais para lidar com a complexidade do machine learning;
  • conhecimentos de probabilidade e estatística ajudam a criar e validar modelos de machine learning capazes de tomar decisões cada vez mais acertadas;
  • a capacidade de modelar dados e fazer avaliações constantes permitem aprimorar ainda mais a precisão de sua máquina;
  • conhecimento estratégico é essencial para utilizar o seu machine learning de forma efetiva no mercado;
  • além de, claro, ser preciso uma boa experiência com engenharia de software e design de sistemas para que a sua máquina se integre ao sistema da empresa e traduza a sua qualidade de aprendizagem em ganhos reais.

Descubra a rotina de um profissional especializado em aprendizado de máquina

Mas como é a rotina de um cientista de dados ou engenheiro ligado ao machine learning? A construção de uma máquina capaz de aprender por conta própria ainda tem muito da experiência de um humano por trás de várias tentativas até construir a melhor máquina para a sua finalidade.

O primeiro passo desse trabalho é criar um banco de dados integrado e unificado com toda a informação que possa alimentar a máquina. Quanto maior o banco, melhor é o trabalho. Agregados e consolidados, é hora de usar esses dados para criar um modelo matemático capaz de ser usado para predições de padrões e interconexões.

Não se engane, boa parte do seu trabalho será coletar, organizar, alimentar e validar informações. Apenas quando um modelo adequado é encontrado para lidar com esse banco que o profissional de machine learning vai para a parte de desenvolvimento — construir sua máquina propriamente dita.

É por isso que, para entrar nessa área, é preciso paixão pela análise de dados e pela busca de novas formas de interpretar os seus clientes, a sua empresa e o mercado.

Saiba para onde o machine learning está levando o mercado

As capacidades de interpretação e reação do machine learning estão revolucionando as empresas de dentro para fora. A mudança começa na transformação digital, com novas práticas e tecnologias aliadas à produção no seu trabalho, até a entrega para o cliente. Veja alguns exemplos de uso da tecnologia que estão mudando os rumos do mercado:

Varejo

O mercado de varejo sempre foi um campo difícil para previsões de comportamento e definições de estratégias a longo prazo. É preciso levar em conta os hábitos do cliente, o seu momento econômico e, ultimamente, a sua jornada de consumo na internet.

O machine learning vem facilitando esse trabalho, aproveitando-se da quantidade de informações levantadas em e-commerces para tornar campanhas de marketing e fidelização mais previsíveis e eficientes.

Mercado financeiro

O mercado financeiro é uma das primeiras áreas a abraçar o machine learning — afinal, a economia se baseia quase que toda em estatística e probabilidades.

Nesse setor, o uso de máquinas para identificar oportunidades de aplicações e investimentos será a grande revolução econômica que mudará toda a dinâmica de bolsas de valores e outras instituições financeiras.

Educação

A introdução de tecnologia na educação também promete ser uma grande mudança para o mercado no futuro. O machine learning é capaz de criar modelos de aprendizado mais eficientes, com exercícios, conteúdos e testes personalizados para o perfil de cada pessoa. Na medida em que esse tipo de oportunidade fica clara para as empresas do ramo, o mercado para o profissional especializado crescerá exponencialmente.

Em todas as áreas, na verdade, o futuro para um cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de máquina é promissor. Para o profissional que busca novos desafios que lidam com a ponta da tecnologia e transformam na prática a vida das pessoas, esse é um caminho perfeito a ser trilhado.

E aí, gostou de conhecer mais sobre essa especialização e quer alavancar a sua carreira? Então é hora de se informar e buscar o conhecimento que você precisa para alcançar o seu objetivo. Então, comece agora a ler sobre ps desafios de um C-Level em TI!

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