Se você é um especialista em engenharia de software, pesquisador de ciência de dados ou entusiasta de tecnologia em geral, deve estar ciente do principal subcampo da Inteligência Artificial (IA) conhecido como Machine Learning.
Você também deve estar ciente das muitas aplicações fascinantes da IA, desde simples detecção de padrões e reconhecimento de fala até assistentes virtuais integrados inteligentes. Esses aplicativos e muito mais são possíveis graças aos esforços dos engenheiros de aprendizado de máquina.
Este artigo aborda quem são esses engenheiros, o que eles fazem e quais habilidades são necessárias para que você se torne um engenheiro de ML proficiente.
O que os engenheiros de aprendizado de máquina fazem?
Machine Learning (ML) Os engenheiros combinam habilidades matemáticas analíticas e de resolução de problemas com tecnologia de programação de software para criar sistemas de IA para resolver problemas do mundo real. É necessário que um engenheiro de ML funcione como analista de dados para trabalhar e transformar dados de acordo com o requisito fornecido e criar, treinar, validar e testar algoritmos de ML na forma de um modelo no conjunto de dados fornecido.
Esses engenheiros podem estar trabalhando com uma empresa no departamento de tecnologia, de forma independente como programador ou pesquisador em problemas de ML de ponta. De qualquer forma, há vários requisitos de habilidade que precisam ser atendidos para se qualificar como um engenheiro de ML. Essas habilidades foram discutidas em detalhes abaixo.
5 habilidades de ML obrigatórias
1. Probabilidade e Análise Estatística
Um dos pré-requisitos do ML inclui uma compreensão intermediária de tópicos, incluindo probabilidade e estatística. Isso é necessário, pois os algoritmos e modelos de ML são baseados nesses princípios matemáticos e não podem ser construídos sem eles.
A probabilidade é especialmente importante quando se trata de lidar com entradas, saídas e incertezas do mundo real. Alguns princípios de probabilidade usados em ML incluem probabilidade condicional, regra de Bayes, verossimilhança e independência. As estatísticas nos fornecem as medidas necessárias para construir modelos de ML, incluindo média, mediana, variância, distribuições (uniforme, normal, binomial, Poisson) e métodos de análise, incluindo teste de hipóteses.
2. Fundamentos de Programação
Outro pré-requisito do ML é ter um conhecimento básico de programação. Isso inclui uma compreensão razoável das estruturas de dados, incluindo pilhas, filas, matrizes multidimensionais, árvores, gráficos, etc., e algoritmos, incluindo pesquisa, classificação, otimização, programação dinâmica, etc.
Escolha seu idioma
Em termos de linguagens de programação, o melhor para aprender para ML é Python seguido por Java. Isso ocorre porque o Python tem o maior suporte online em termos de código disponível, estruturas e ajuda da comunidade.
Conheça o seu IDE
A próxima etapa é se familiarizar com um Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE). Como estamos lidando com quantidades bastante maiores de dados, seu IDE não pode ser uma simples interface de linha de comando (CLI), em vez de uma ferramenta como o Visual Studio Code ou Caderno Jupyter. Assim como o Python, o Jupyter tem o maior suporte online e também é usado por muitos instrutores de ML para fins educacionais.
Compreender as bibliotecas
Bibliotecas são uma coleção de recursos que precisam ser importados para um programa antes de serem usados. Existem várias bibliotecas de ML como TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etc. É importante para um engenheiro de ML ter um bom entendimento de ML e bibliotecas de manipulação de dados para tornar a programação mais fácil e interativa.
3. Modelagem e Avaliação de Dados
Uma das partes essenciais do ML é o processo de estimar a estrutura subjacente de um determinado conjunto de dados para encontrar padrões úteis, ou seja, correlações, clusters, autovetores. Também precisaríamos prever as propriedades das instâncias de dados, incluindo regressão, classificação e detecção de anomalias. Um engenheiro de ML precisa ser capaz de avaliar um determinado modelo usando uma métrica e estratégia de precisão.
4. Aplicando algoritmos de aprendizado de máquina
Outra parte essencial do ML é poder aplicar algoritmos de ML. Vale a pena notar que construir seu próprio modelo é incomum, pois vários modelos e implementações de ML já estão disponíveis em bibliotecas como Keras e scikit-learn. No entanto, aplicar esses modelos da maneira mais eficaz e de acordo com o conjunto de dados requer habilidade e um bom nível de compreensão dos modelos de ML em geral.
Um engenheiro de ML também precisa estar ciente das vantagens e desvantagens relativas de diferentes abordagens e possíveis problemas, como problemas de overfitting, underfitting, viés e variância.
5. Construa Redes Neurais
Redes Neurais (NNs) fazem parte de um subcampo de ML conhecido como Aprendizagem profunda e são um requisito mais amplo quando se trata de habilidades essenciais de ML. No entanto, nas aplicações mais práticas de ML, precisamos ter algum conhecimento de NNs para criar modelos mais poderosos para nossos sistemas de IA.
Um NN usa camadas e neurônios para criar modelos de ML poderosos. Um engenheiro de ML deve ser capaz de construir, treinar, validar e testar NNs.
Conclusão
Agora você deve ter uma boa compreensão de quem Machine Learning Engenheiros são, o que fazem e quais habilidades são necessárias para você iniciar sua jornada. Você precisa ser bem versado em probabilidade, análise estatística, programação, modelagem de dados, aplicativos de algoritmos e construindo redes neurais para criar soluções poderosas de IA e ML.
Deixe-nos saber nos comentários se o artigo foi útil e qual você acha que é a habilidade mais importante para se tornar um engenheiro de ML proficiente.
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