Tecnologia
Machine Learning: O que é, como se formar e qual o salário?
Quem acompanha o nosso blog sabe que vivemos, atualmente, uma verdadeira revolução tecnológica silenciosa que de maneira exponencial ocupou boa parte do nosso dia a dia de um jeito sutil e natural que acaba que essas mudanças passam despercebidas em tempo real.
É o caso de Machine Learning (aprendizado de máquina, em português), um sistema inteligente que tem relação direta com a inteligência artificial (IA). Muito naturalmente, ao longo dos últimos anos, esse sistema da aprendizagem de máquina popularizou-se e, atualmente, praticamente todos que estão na internet acabam usufruindo dos seus benefícios. É uma das profissões do futuro.
Inclusive, certamente você só conseguiu chegar até aqui para ler esse texto graças ao poder dos algoritmos inteligentes. E nem sequer se deu conta disso. Surpreso?
O que é Machine Learning?
Pois bem, antes de nos aprofundarmos na definição e conceito vamos nos apropriar das origens do termo Machine Learning. A criação do termo “machine learning” remonta a 1959 por Arthur Samuel, um pioneiro da inteligência artificial.
À época, o engenheiro do MIT descreveu o conceito como “um campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem terem sido programados para tal”. Essa definição surgiu enquanto ele desenvolvia um projeto para criar uma máquina autônoma com estas características.
O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, está cada vez mais presente no nosso dia a dia. Para você ter uma ideia melhor, dou um exemplo concreto e prático: Nas plataformas de streaming, há vários profissionais da área trabalhando para o bom funcionamento dos sistemas. Serviços como Spotify e Netflix desenvolvem a partir dos algoritmos uma ostentosa lista de sugestões para cada usuário baseada única e exclusivamente nos gostos pessoais de cada um e é justamente aí que está o trabalho do Machine Learning.
É dentro dessa perspectiva que surge a figura do Cientista (ou Engenheiro) de Machine Learning. Esse profissional será o responsável por ensinar a máquina a detectar padrões e, assim trabalhá-los para proporcionar uma melhor experiência para o usuário.
Esse profissional da área atua em conjunto com os cientistas de dados para auxiliar no desenvolvimento de modelos de sistemas, bem como no deploy (instalação e propagação) do modelo criado para a inteligência artificial.
Definição e conceito de Machine Learning
A área de Machine Learning é responsável por desenvolver cálculos que emulam o processo de decisão do cérebro, aquela região que define as escolhas de quem vai assistir a um filme ou escuta uma determinada música.
Para fazer isso, o profissional da machine learning irá trabalhar no desenvolvimento de um processo de coleta de dados, entendimento dos padrões e, por fim, na inserção dessas informações no sistema. A partir do que for coletado, ele conseguirá ser assertivo na criação da proposta.
Por definição, Machine Learning é uma ferramenta que auxilia na construção e deploy de modelos de inteligência artificial que poderão ser utilizadas por empresas e usuários, seja em aplicativos, sites e demais sistemas.
Como se formar em Machine Learning?
Para ingressar e iniciar sua jornada em Machine Learning, ao contrário do que muitos pensam, você não precisa ser um matemático profissional ou então um programador veterano com muito anos de carreira, o que precisa, lógico, é ter a vontade e força para se desenvolver na área, é isso que defini uma carreira profissional exitosa e de sucesso na área.
Por ser uma das carreiras promissoras na área de robótica, Já existem cursos específicos da área de Machine Learning, investir em capacitação é ainda a melhor maneira de se preparar para atuar no setor e desenvolver uma carreira de sucesso.
Cursos e formações em Machine Learning
Existe uma gama de opções variadas para quem deseja se capacitar na área de Machine Learning. Quando falamos da área de machine learning, estamos tratando de um setor que é atualmente um dos mais relevantes para quem trabalha com inteligência artificial. Esse é o segmento que faz com que computadores sejam capazes de aprender por meio de base de dados.
O mercado está em plena ascensão e profissionais da área estão se tornando cada vez mais requisitados. O primeiro passo para se qualificar na área é selecionar um conteúdo valoroso para começar. Essa atitude é importante para um primeiro contato positivo dos alunos com o mundo da inteligência artificial e da programação.
Paira no imaginário coletivo geral uma noção de que trabalhar com algoritmos e códigos, como para aprender machine learning é muito difícil porque são assuntos muito complexos, mas já existem vários cursos que desmistificam essa tese e abordam os mistérios por trás da programação de forma didática e clara.
Aqui na GoKursos, temos algumas opções de cursos livres para você que deseja ingressar na área. Confira:
Neste curso, você obterá conhecimentos relativos ao significado de tecnologia, como aplicar o Machine Learning nas suas organizações e de que forma ocorre o seu desenvolvimento mediante à inovação. Além disso, entenderá a diferença entre tecnologia e inovação.
O universo da Ciência da Computação nos traz uma infinidade de desafios, novidades e, com elas, dúvidas sobre como essas tecnologias funcionam, como evoluíram e o que elas efetivamente resolvem. O curso online irá explicar como funciona o Machine Learning e a evolução da inteligência artificial.
Neste curso online, você irá encontrar um conteúdo baseado na área de aprendizado de máquina, ou machine learning. A PLN utiliza também aspectos linguísticos para elaboração de seus algoritmos. Existem diversas aplicações, como recuperação de informações, filtragem e sumarização, que são utilizadas nas mais diversas áreas.
Habilidades necessárias para se tornar um especialista em Machine Learning
Todo esse processo do aprendizado da máquina não diz respeito apenas com a ciência da computação, mas gira em torno da coleta, comparação e análise de dados, ou seja, é uma atividade que engloba diversas áreas. Em destaque para programação, estatística e matemática.
Até por isso, existem algumas habilidades básicas para se tornar um especialista na área de Machine Learning, vamos destacar algumas aqui:
- Conhecimento da estrutura de dados e como eles funcionam;
- Conhecimento das linguagens de programação mais populares, como Python, Java, C ++ ou JavaScript;
- Estar familiarizado com os frameworks Tensorflow, Pytorch, Keras;
- Conhecimento de SQL;
- Conhecimento dos princípios de ciência de dados.
Salário em Machine Learning
De acordo com o site Glass Door, o salário médio nacional de Machine Learning Engineer é de R$8.691 em Brasil. Variando para mais ou para menos, dependendo da empresa. Há casos de um profissional da área ganhando R$ 14.430,00
Campos de atuação em Machine Learning
Você pode até não se dar conta disso, mas o machine learning já é muito utilizado no mercado de trabalho. Já citamos o exemplo das sugestões do Spotify e da Netflix no começo do texto, mas também o funcionamento do Facebook, a caixa de spam do e-mail, a programação de carros autonômos, os chatbots eficientes e até as traduções do Google utilizam Machine Learning.
De forma mais ampla, podemos verificar a atuação do machine learning em diversas funções, tais como:
reconhecimento facial;
reconhecimento de voz e frases;
produção de energia e controle de temperaturas;
previsão de rotas rodoviárias e aeroespaciais;
cálculos matemáticos e do mercado financeiro;
processamento genético (no campo da Biologia) e reconhecimento de doenças e medicamentos;
análise de obras de arte;
separação e classificação de e-mails;
reconhecimento e pesquisa de imagens;
pesquisas de mercado;
previsão do tempo.
Perspectivas de emprego em Machine Learning
Os avanços em Machine Learning sejam impressionantes e a automatização já tenha efeitos significativos em muitas partes da força de trabalho, ainda estamos longe de uma Inteligência Artificial Geral, que se equipararia aos seres humanos em todas as áreas cognitivas. Isso levanta a questão sobre quais tarefas serão mais afetadas por Machine Learning e quais serão relativamente não afetadas.
