Voc\u00ea j\u00e1 pensou em seguir uma carreira especializada em Machine Learning? O aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 uma tecnologia que existe h\u00e1 muito tempo, mas s\u00f3 agora empresas de todos os setores t\u00eam computa\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria e vantagens pr\u00e1ticas para adotar a solu\u00e7\u00e3o no mercado.<\/p>\n
Se o assunto o interessa, voc\u00ea est\u00e1 no lugar certo! Neste artigo, vamos contar um pouco mais sobre o que \u00e9 Machine Learning, o que ele n\u00e3o \u00e9 e o que um profissional precisa<\/a> para ter sucesso na \u00e1rea. Vamos l\u00e1?<\/p>\n Para come\u00e7ar este artigo, \u00e9 bom definir primeiro alguns termos nessa \u00e1rea que se tangenciam o tempo todo e, por isso, geram confus\u00e3o no profissional interessado em seguir carreira.<\/p>\n O Machine Learning especificamente \u00e9 uma das abordagens para a cria\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancias artificiais, mas com um uso muito mais direto, focado e pr\u00e1tico para empresas de todos os setores. \u00c9 a maneira mais b\u00e1sica de usar algoritmos para a coleta e interpreta\u00e7\u00e3o de dados, de acordo com as regras definidas pelo profissional e a execu\u00e7\u00e3o de tarefas adequadas para cada situa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Resumindo, o Machine Learning \u00e9 uma forma de ensinar a m\u00e1quina a aprender. Ela busca padr\u00f5es nos h\u00e1bitos e a\u00e7\u00f5es do cliente e retorna para ele a melhor decis\u00e3o baseada em seu perfil.<\/p>\n Como todos os termos nessas \u00e1reas podem soar parecidos a princ\u00edpio, al\u00e9m de definir o que \u00e9 Machine Learning, \u00e9 importante entender o que ele n\u00e3o \u00e9:<\/p>\n A intelig\u00eancia artificial pode ser considerada um termo gen\u00e9rico derivado da computa\u00e7\u00e3o cognitiva, um guarda-chuva sobre v\u00e1rias abordagens diferentes para criar um sistema aut\u00f4nomo que consiga gerir as suas pr\u00f3prias regras e agir de acordo com elas. Pode-se dizer que todo Machine Learning \u00e9 um tipo de IA, mas nem toda IA \u00e9 baseada em Machine Learning.<\/p>\n Se a IA \u00e9 um conceito acima do Machine Learning, o deep learning est\u00e1 abaixo \u2014 \u00e9 uma das t\u00e9cnicas utilizadas para que a m\u00e1quina consiga interpretar dados e aprender com eles. Tamb\u00e9m conhecido como rede neural, esse processo analisa todos os dados em busca de conex\u00f5es intelig\u00edveis que sirvam de aprendizado.<\/p>\n Para refor\u00e7ar ainda mais esse ponto que causa tanta confus\u00e3o, inclusive entre profissionais, podemos fazer uma distin\u00e7\u00e3o bastante objetiva entre Machine Learning e Intelig\u00eancia Artificial<\/a>.<\/p>\n A melhor forma de clarificar o assunto \u00e9 dizendo que IA \u00e9 um conceito de tecnologia, enquanto ML \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica desse conceito.<\/p>\n A Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 qualquer sistema capaz de analisar dados e tomar decis\u00f5es a partir deles por conta pr\u00f3pria. Sua principal caracter\u00edstica, que d\u00e1 o nome ao termo, \u00e9 um mecanismo de interpreta\u00e7\u00e3o e a\u00e7\u00e3o sem a necessidade de um humano gerindo todos os processos.<\/p>\n O termo intelig\u00eancia, nesse sentido, est\u00e1 ligado ao que n\u00f3s entendemos como sendo a intelig\u00eancia humana: a uni\u00e3o de consci\u00eancia l\u00f3gica, mem\u00f3ria e observa\u00e7\u00e3o de contexto. Ao emular o nosso pr\u00f3prio modelo de pensamento em um c\u00f3digo, temos uma IA.<\/p>\n J\u00e1 o Machine Learning \u00e9 uma das abordagens em que se \u00e9 poss\u00edvel implementar a tecnologia. Nela, a consci\u00eancia l\u00f3gica e a mem\u00f3ria s\u00e3o configuradas para serem refor\u00e7adas sempre que o sistema entra em contato com uma nova informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Assim, al\u00e9m de ter autonomia no processo de an\u00e1lise, esse c\u00f3digo \u00e9 capaz de criar novos par\u00e2metros de interpreta\u00e7\u00e3o em tempo real, a partir dos padr\u00f5es que encontra nos dados dos quais se alimenta.<\/p>\n Enquanto a Intelig\u00eancia Artificial pode ser mais ou menos assistida, mais flex\u00edvel ou engessada, o ML \u00e9 uma abordagem mais espec\u00edfica na rela\u00e7\u00e3o entre tecnologia e informa\u00e7\u00e3o. Essa \u00e9 a grande diferen\u00e7a entre os dois conceitos.<\/p>\n A principal diferen\u00e7a entre um analista de TI e um engenheiro de Machine Learning est\u00e1 no objetivo final de seu trabalho. Enquanto a an\u00e1lise de dados tradicional tem como finalidade a exposi\u00e7\u00e3o de insights para humanos (uma apresenta\u00e7\u00e3o \u00e0 diretoria, um plano estrat\u00e9gico<\/a> para a equipe de TI), no Machine Learning, o seu produto-fim \u00e9 um software que vai usar a sua alimenta\u00e7\u00e3o de dados e defini\u00e7\u00e3o de regras para agir.<\/p>\n Ou seja, ao entrar mais a fundo na carreira, voc\u00ea est\u00e1 tornando o seu conhecimento pr\u00e1tico e efetivamente criando uma mente capaz de tomar as pr\u00f3prias decis\u00f5es. Para que elas sejam as decis\u00f5es certas, algumas habilidades s\u00e3o fundamentais:<\/p>\n Mas como \u00e9 a rotina de um cientista de dados ou engenheiro ligado ao Machine Learning? A constru\u00e7\u00e3o de uma m\u00e1quina capaz de aprender por conta pr\u00f3pria ainda tem muito da experi\u00eancia de um humano por tr\u00e1s de v\u00e1rias tentativas at\u00e9 construir a melhor m\u00e1quina para a sua finalidade.<\/p>\n O primeiro passo desse trabalho \u00e9 criar um banco de dados integrado<\/a> e unificado com toda a informa\u00e7\u00e3o que possa alimentar a m\u00e1quina. Quanto maior o banco, melhor \u00e9 o trabalho. Agregados e consolidados, \u00e9 hora de usar esses dados para criar um modelo matem\u00e1tico capaz de ser usado para predi\u00e7\u00f5es de padr\u00f5es e interconex\u00f5es.<\/p>\n N\u00e3o se engane, boa parte do seu trabalho ser\u00e1 coletar, organizar, alimentar e validar informa\u00e7\u00f5es. Apenas quando um modelo adequado \u00e9 encontrado para lidar com esse banco que o profissional de Machine Learning vai para a parte de desenvolvimento \u2014 construir sua m\u00e1quina propriamente dita.<\/p>\n \u00c9 por isso que, para entrar nessa \u00e1rea, \u00e9 preciso paix\u00e3o pela an\u00e1lise de dados e pela busca de novas formas de interpretar os seus clientes, a sua empresa e o mercado.<\/p>\n As capacidades de interpreta\u00e7\u00e3o e rea\u00e7\u00e3o do Machine Learning est\u00e3o revolucionando as empresas de dentro para fora. A mudan\u00e7a come\u00e7a na transforma\u00e7\u00e3o digital<\/a>, com novas pr\u00e1ticas e tecnologias aliadas \u00e0 produ\u00e7\u00e3o no seu trabalho, at\u00e9 a entrega para o cliente. Veja alguns exemplos de uso da tecnologia que est\u00e3o mudando os rumos do mercado:<\/p>\n O mercado de varejo sempre foi um campo dif\u00edcil para previs\u00f5es de comportamento e defini\u00e7\u00f5es de estrat\u00e9gias a longo prazo. \u00c9 preciso levar em conta os h\u00e1bitos do cliente, o seu momento econ\u00f4mico e, ultimamente, a sua jornada de consumo na internet.<\/p>\n O Machine Learning vem facilitando esse trabalho, aproveitando-se da quantidade de informa\u00e7\u00f5es levantadas em e-commerces para tornar campanhas de marketing e fideliza\u00e7\u00e3o mais previs\u00edveis e eficientes.<\/p>\n O mercado financeiro \u00e9 uma das primeiras \u00e1reas a abra\u00e7ar o Machine Learning \u2014 afinal, a economia se baseia quase que toda em estat\u00edstica e probabilidades.<\/p>\n Nesse setor, o uso de m\u00e1quinas para identificar oportunidades de aplica\u00e7\u00f5es e investimentos ser\u00e1 a grande revolu\u00e7\u00e3o econ\u00f4mica que mudar\u00e1 toda a din\u00e2mica de bolsas de valores e outras institui\u00e7\u00f5es financeiras.<\/p>\n A introdu\u00e7\u00e3o de tecnologia na educa\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m promete ser uma grande mudan\u00e7a para o mercado no futuro. O Machine Learning \u00e9 capaz de criar modelos de aprendizado mais eficientes, com exerc\u00edcios, conte\u00fados 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 crescer\u00e1 exponencialmente<\/a>.<\/p>\n Em todas as \u00e1reas, na verdade, o futuro para um cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 promissor. Para o profissional que busca novos desafios que lidam com a ponta da tecnologia e transformam na pr\u00e1tica a vida das pessoas, esse \u00e9 um caminho perfeito a ser trilhado.<\/p>\n Por mais que seja um conceito bastante pr\u00e1tico de aplica\u00e7\u00e3o de IA, o aprendizado da m\u00e1quina tamb\u00e9m pode vir em formas variadas: m\u00e9todos de constru\u00e7\u00e3o e aplica\u00e7\u00e3o, dependendo das necessidades de uma empresa.<\/p>\n Veja quais s\u00e3o os 3 principais tipos de Machine Learning mais utilizados no mercado.<\/p>\n O Machine Learning supervisionado \u00e9 aquele com mais participa\u00e7\u00e3o de humanos no processo de an\u00e1lise e tomada de decis\u00f5es. Um modelo h\u00edbrido que utiliza ML como base, ainda mantendo o olhar humano como centro da estrat\u00e9gia.<\/p>\n 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.<\/p>\n Ou seja, a a\u00e7\u00e3o humana serve como guia para direcionar a tomada de decis\u00e3o da m\u00e1quina, com par\u00e2metros bem definidos.<\/p>\n Nesse m\u00e9todo h\u00e1 tamb\u00e9m a necessidade de supervis\u00e3o. Caso seja identificado que o sistema est\u00e1 levando sua interpreta\u00e7\u00e3o para um caminho n\u00e3o desejado, a TI precisa refazer padr\u00f5es e redirecionar o processamento do c\u00f3digo para manter interpreta\u00e7\u00f5es relevantes.<\/p>\n O Machine Learning n\u00e3o supervisionado \u00e9 um modelo bem mais complexo e sofisticado, eliminando grande parte da interven\u00e7\u00e3o humana em seus processos de an\u00e1lise.<\/p>\n Nesse caso, a m\u00e1quina tem as ferramentas necess\u00e1rias para fazer os pr\u00f3prios ajustes de interpreta\u00e7\u00e3o de acordo com sua experi\u00eancia.<\/p>\n Apesar de ser um c\u00f3digo que provavelmente exigir\u00e1 mais trabalho e or\u00e7amento para a TI<\/a>, \u00e9 tamb\u00e9m o mais adequado para analisar grandes volumes de dados sem dedicar profissionais<\/a> apenas a essa tarefa.<\/p>\n E uma grande vantagem do aprendizado n\u00e3o supervisionado \u00e9 o ciclo virtuoso de aprimoramento que ele cria. Quanto mais adaptado ao banco de dados da empresa, mais r\u00e1pida e eficiente \u00e9 a an\u00e1lise feita pelo sistema.<\/p>\n O ML por refor\u00e7o, na verdade, \u00e9 um m\u00e9todo de aprendizado pr\u00e1tico que pode ser inclu\u00eddo nos dois modelos anteriores. \u00c9 um dos tipos de Machine Learning mais utilizados no mercado.<\/p>\n Esse tipo de c\u00f3digo funciona em uma din\u00e2mica de tentativa e erro. Ao ser apresentado a um conjunto de dados e dado uma meta de an\u00e1lise, ele passa a realizar milh\u00f5es de combina\u00e7\u00f5es diferentes e proje\u00e7\u00f5es de resultado para encontrar o caminho mais curto at\u00e9 o objetivo.<\/p>\n Quando o refor\u00e7o \u00e9 positivo, esse h\u00e1bito de an\u00e1lise \u00e9 priorizado. Quando o refor\u00e7o \u00e9 negativo, o h\u00e1bito de an\u00e1lise \u00e9 descartado. Ao longo do tempo, os padr\u00f5es mais refor\u00e7ados se tornam mais fortes e r\u00e1pidos de serem acessados, como a mem\u00f3ria humana.<\/p>\n Assim, o uso de Big Data na empresa \u00e9 constantemente aprimorado e os relat\u00f3rios gerados s\u00e3o cada vez mais relevantes para o sucesso da empresa.<\/p>\n Aplicar Machine Learning na pr\u00e1tica n\u00e3o \u00e9 apenas uma quest\u00e3o de encontrar a melhor solu\u00e7\u00e3o no mercado. Quem n\u00e3o se planeja para implementar a tecnologia acaba desperdi\u00e7ando seu potencial a longo prazo. Veja algumas etapas para garantir o sucesso da estrat\u00e9gia.<\/p>\n Antes mesmo de implementar Machine Learning, \u00e9 preciso garantir que a tecnologia vem para abordar pontos relevantes do neg\u00f3cio. De nada adianta investir para que os relat\u00f3rios gerados n\u00e3o tenham impacto nos resultados.<\/p>\n Para isso, \u00e9 importante que v\u00e1rios departamentos sejam inclu\u00eddos na discuss\u00e3o sobre ML. Entenda o que cada um precisa de informa\u00e7\u00f5es de mercado e como esse aprendizado pode ajudar em cada caso.<\/p>\n A partir da\u00ed, determine objetivos de implementa\u00e7\u00e3o e busque a solu\u00e7\u00e3o que melhor se encaixa nessa expectativa.<\/p>\n O Machine Learning se beneficia muito de visibilidade de dados<\/a>: a estrutura\u00e7\u00e3o de um sistema em que todos os registros s\u00e3o bem documentados e armazenados de maneira organizada e com agilidade de acesso.<\/p>\n Esse trabalho de mapeamento \u00e9 o alicerce da implementa\u00e7\u00e3o de ML. Quanto mais bem implementado \u00e9 seu banco de dados, mais r\u00e1pido a m\u00e1quina aprende e retorna<\/a> em tomadas de decis\u00e3o assertivas.<\/p>\n Como citamos nos m\u00e9todos de ML dispon\u00edveis, o tipo de Intelig\u00eancia Artificial que voc\u00ea vai implementar depende bastante da realidade do neg\u00f3cio<\/a>.<\/p>\n Se voc\u00ea tem mais pessoal, pode investir em aprendizado supervisionado. Se tem mais or\u00e7amento, pode ir direto para o n\u00e3o supervisionado. Dependendo tamb\u00e9m de setor de mercado e objetivos de neg\u00f3cio, \u00e9 poss\u00edvel encontrar varia\u00e7\u00f5es nesses sistemas que se beneficiem mais de uma ou outra oportunidade.<\/p>\n Por fim, uma dica que parece \u00f3bvia, mas que muitas vezes se torna um problema dentro das empresas: n\u00e3o adianta de nada investir em Machine Learning se os relat\u00f3rios que ele gera n\u00e3o se convertem em resultados de neg\u00f3cio.<\/p>\n Portanto, crie uma rotina de avalia\u00e7\u00e3o de resultados e ajuste de estrat\u00e9gias. Ao aproximar a TI da tecnologia, a empresa ganha muito em agilidade de mercado e competitividade.<\/p>\n Afinal, Machine Learning \u00e9 uma tecnologia estrat\u00e9gica<\/a> para o futuro. \u00c9 uma aliada para analisar volumes imensos de dados e tomar as melhores decis\u00f5es na era da informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\nO que \u00e9 Machine Learning?<\/h2>\n
Diferencie os termos mais comuns<\/h3>\n
Intelig\u00eancia artificial<\/h4>\n
Deep learning<\/h4>\n
Qual \u00e9 a diferen\u00e7a entre Machine Learning e Intelig\u00eancia artificial?<\/h2>\n
Quais as qualifica\u00e7\u00f5es para um profissional na \u00e1rea?<\/h2>\n
\n
Qual \u00e9 a rotina de um profissional especializado em aprendizado de m\u00e1quina?<\/h2>\n
Para onde o Machine Learning est\u00e1 levando o mercado?<\/h2>\n
Varejo<\/h3>\n
Mercado financeiro<\/h3>\n
Educa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n
Quais s\u00e3o os m\u00e9todos de Machine Learning?<\/h2>\n
Aprendizado supervisionado<\/h3>\n
Aprendizado n\u00e3o supervisionado<\/h3>\n
Aprendizado por refor\u00e7o<\/h3>\n
Como aplic\u00e1-los na pr\u00e1tica?<\/h2>\n
Alinhe os objetivos de neg\u00f3cio<\/h4>\n
Fa\u00e7a um mapeamento completo de dados<\/h3>\n
Configure a tecnologia de acordo com sua realidade<\/h3>\n
Transforme insights<\/em>\u00a0em resultados pr\u00e1ticos<\/h3>\n