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?
O que é 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.
Qual é a diferença entre Machine Learning e Inteligência artificial?
Para reforçar ainda mais esse ponto que causa tanta confusão, inclusive entre profissionais, podemos fazer uma distinção bastante objetiva entre Machine Learning e Inteligência Artificial.
A melhor forma de clarificar o assunto é dizendo que IA é um conceito de tecnologia, enquanto ML é uma aplicação prática desse conceito.
A Inteligência Artificial é qualquer sistema capaz de analisar dados e tomar decisões a partir deles por conta própria. Sua principal característica, que dá o nome ao termo, é um mecanismo de interpretação e ação sem a necessidade de um humano gerindo todos os processos.
O termo inteligência, nesse sentido, está ligado ao que nós entendemos como sendo a inteligência humana: a união de consciência lógica, memória e observação de contexto. Ao emular o nosso próprio modelo de pensamento em um código, temos uma IA.
Já o Machine Learning é uma das abordagens em que se é possível implementar a tecnologia. Nela, a consciência lógica e a memória são configuradas para serem reforçadas sempre que o sistema entra em contato com uma nova informação.
Assim, além de ter autonomia no processo de análise, esse código é capaz de criar novos parâmetros de interpretação em tempo real, a partir dos padrões que encontra nos dados dos quais se alimenta.
Enquanto a Inteligência Artificial pode ser mais ou menos assistida, mais flexível ou engessada, o ML é uma abordagem mais específica na relação entre tecnologia e informação. Essa é a grande diferença entre os dois conceitos.
Quais 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.
Qual é 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.
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.
Quais são os métodos de Machine Learning?
Por mais que seja um conceito bastante prático de aplicação de IA, o aprendizado da máquina também pode vir em formas variadas: métodos de construção e aplicação, dependendo das necessidades de uma empresa.
Veja quais são os 3 principais tipos de Machine Learning mais utilizados no mercado.
Aprendizado supervisionado
O Machine Learning supervisionado é aquele com mais participação de humanos no processo de análise e tomada de decisões. Um modelo híbrido que utiliza ML como base, ainda mantendo o olhar humano como centro da estratégia.
Nele, os profissionais de TI, junto com diretorias interessadas naqueles dados, configuram o sistema com objetivo de “ensinar” o que ele deve buscar e aprender dentro de um ambiente corporativo.
Ou seja, a ação humana serve como guia para direcionar a tomada de decisão da máquina, com parâmetros bem definidos.
Nesse método há também a necessidade de supervisão. Caso seja identificado que o sistema está levando sua interpretação para um caminho não desejado, a TI precisa refazer padrões e redirecionar o processamento do código para manter interpretações relevantes.
Aprendizado não supervisionado
O Machine Learning não supervisionado é um modelo bem mais complexo e sofisticado, eliminando grande parte da intervenção humana em seus processos de análise.
Nesse caso, a máquina tem as ferramentas necessárias para fazer os próprios ajustes de interpretação de acordo com sua experiência.
Apesar de ser um código que provavelmente exigirá mais trabalho e orçamento para a TI, é também o mais adequado para analisar grandes volumes de dados sem dedicar profissionais apenas a essa tarefa.
E uma grande vantagem do aprendizado não supervisionado é o ciclo virtuoso de aprimoramento que ele cria. Quanto mais adaptado ao banco de dados da empresa, mais rápida e eficiente é a análise feita pelo sistema.
Aprendizado por reforço
O ML por reforço, na verdade, é um método de aprendizado prático que pode ser incluído nos dois modelos anteriores. É um dos tipos de Machine Learning mais utilizados no mercado.
Esse tipo de código funciona em uma dinâmica de tentativa e erro. Ao ser apresentado a um conjunto de dados e dado uma meta de análise, ele passa a realizar milhões de combinações diferentes e projeções de resultado para encontrar o caminho mais curto até o objetivo.
Quando o reforço é positivo, esse hábito de análise é priorizado. Quando o reforço é negativo, o hábito de análise é descartado. Ao longo do tempo, os padrões mais reforçados se tornam mais fortes e rápidos de serem acessados, como a memória humana.
Assim, o uso de Big Data na empresa é constantemente aprimorado e os relatórios gerados são cada vez mais relevantes para o sucesso da empresa.
Como aplicá-los na prática?
Aplicar Machine Learning na prática não é apenas uma questão de encontrar a melhor solução no mercado. Quem não se planeja para implementar a tecnologia acaba desperdiçando seu potencial a longo prazo. Veja algumas etapas para garantir o sucesso da estratégia.
Alinhe os objetivos de negócio
Antes mesmo de implementar Machine Learning, é preciso garantir que a tecnologia vem para abordar pontos relevantes do negócio. De nada adianta investir para que os relatórios gerados não tenham impacto nos resultados.
Para isso, é importante que vários departamentos sejam incluídos na discussão sobre ML. Entenda o que cada um precisa de informações de mercado e como esse aprendizado pode ajudar em cada caso.
A partir daí, determine objetivos de implementação e busque a solução que melhor se encaixa nessa expectativa.
Faça um mapeamento completo de dados
O Machine Learning se beneficia muito de visibilidade de dados: a estruturação de um sistema em que todos os registros são bem documentados e armazenados de maneira organizada e com agilidade de acesso.
Esse trabalho de mapeamento é o alicerce da implementação de ML. Quanto mais bem implementado é seu banco de dados, mais rápido a máquina aprende e retorna em tomadas de decisão assertivas.
Configure a tecnologia de acordo com sua realidade
Como citamos nos métodos de ML disponíveis, o tipo de Inteligência Artificial que você vai implementar depende bastante da realidade do negócio.
Se você tem mais pessoal, pode investir em aprendizado supervisionado. Se tem mais orçamento, pode ir direto para o não supervisionado. Dependendo também de setor de mercado e objetivos de negócio, é possível encontrar variações nesses sistemas que se beneficiem mais de uma ou outra oportunidade.
Transforme insights em resultados práticos
Por fim, uma dica que parece óbvia, mas que muitas vezes se torna um problema dentro das empresas: não adianta de nada investir em Machine Learning se os relatórios que ele gera não se convertem em resultados de negócio.
Portanto, crie uma rotina de avaliação de resultados e ajuste de estratégias. Ao aproximar a TI da tecnologia, a empresa ganha muito em agilidade de mercado e competitividade.
Afinal, Machine Learning é uma tecnologia estratégica para o futuro. É uma aliada para analisar volumes imensos de dados e tomar as melhores decisões na era da informação.
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. Comece agora a ler sobre os desafios de um C-Level em TI!
