top of page
Buscar

Machine Learning: da teoria à prática

Descubra mais sobre o termo que tem ganhado destaque na área da Inteligência Artificial e entenda, em linhas gerais, como funciona um projeto baseado em Machine Learning para soucionar problemas e potencializar resultados de negócios.


Nos últimos anos, o termo Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, traduzindo para o bom português, tem ganhado destaque em diversos setores, desde a indústria até a área da saúde, revolucionando a forma como lidamos com dados e tomamos decisões.


Mas, afinal, o que é Machine Learning e como podemos transformar sua teoria em prática?


Neste artigo, vamos explorar desde os conceitos fundamentais até os passos práticos para construir modelos de ML, além de entender melhor sua utilização nos negócios e saber também quais são os passos fundamentais para quem deseja se aprofundar nessa área de conhecimento.


Continue a leitura para conferir mais sobre:


  • Conceito de Machine Learning;

  • Pra que servem modelos em Machine Learning;

  • Como começar a construir modelos;

  • Informações adicionais sobre IA, ML e tecnologia — essa última parte é pra você saber um pouco mais sobre as possibilidades, seja você uma pessoa já da área ou alguém que queira atuar na área.


O que é Machine Learning?

Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é uma subárea da Inteligência Artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos computadores aprender padrões e tomar decisões com base em dados, sem intervenção humana explícita.


Em vez de serem diretamente programados para realizar uma tarefa específica, os sistemas de ML aprendem com os dados fornecidos e melhoram sua performance ao longo do tempo.


Para que servem os modelos de Machine Learning?

As aplicações de Machine Learning podem ser variadas, indo desde a construção de Sistemas de Recomendação em plataformas de streaming até diagnósticos médicos assistidos por computador, o ML está transformando a maneira como interagimos com a tecnologia e enfrentamos desafios complexos em diferentes campos.


Os modelos de Machine Learning são bastantes utilizados para o reconhecimento de padrões, análises preditivas, processamento de linguagem natural e visão computacional, por exemplo.


Se você utiliza plataformas de áudio e vídeo, como Netlfix e Amazon Prime, por exemplo, modelos de Machine Learning são utilizados para te ajudar a escolher o que assistir no momento de acordo com os dados gerados de acordo com o que você tem asisstido.


Além disso, a quantidade de dados gerada por milhões de assinantes em diferentes países do mundo também está sendo utilizado para produzir filmes e séries originais, utilizando as informações em modelos preditivos baseados no histórico de visualizações e nas avaliações dos usuários para desenvolver obras cada vez mais próximas ao que os espectadores buscam.


Interessante, né?


Agora, vamos entender um pouco mais sobre como funciona a construção de modelos de Machine Learning.


Como começar a construir modelos de Machine Learning

É claro que este texto aqui não vai te deixar apto para sair do zero e construir modelos de Inteligência Artificial.


Mas podemos destrinchar um pouco mais esse tema entendendo como funciona a parte mais operacional da construção de modelos baseados no Aprendizado de Máquina, para que você saiba quais são as etapas necessárias para chegar até um modelo eficiente.


Todas essas etapas, em geral, são realizadas por profissionais multidisciplinares das áreas de dados, IA e até mesmo de negócios.


Definição do problema

A primeira etapa é sobre entender qual é o problema a ser resolvido com o modelo do Machine Learning. Isso inclui definir quais são os objetivos do negócio e o contexto em que ele está inserido.


Preparação dos dados

Um modelo de ML precisa de dados. Agora é hora de preparar os dados necessários para que ele seja treinado.


Isso pode incluir a coleta e limpeza de dados, o tratamento de valores ausentes, normalização ou padronização, e outras transformações para garantir que os dados estejam prontos para serem usados pelo modelo.


Seleção do modelo

Nesse momento, entendendo o contexto e os dados que serão utilizados, é o momento de analisar as possibilidades de algoritmos ou modelos de Machine Learning que sejam mais adequados para o problema ser solucionado.


Isso pode depender do tipo de problema, da natureza dos dados e das características específicas do problema.


Treinamento do modelo

Agora é hora de começar a treinar o modelo usando os dados preparados.


Durante o treinamento, o modelo aprenderá os padrões nos dados que lhe permitirão fazer previsões ou tomar decisões de acordo com as necessidades.


Avaliação do modelo

Avalie o desempenho do modelo usando métricas apropriadas para o tipo de problema que você está resolvendo. Isso pode incluir métricas como acurácia, precisão, recall, F1-score, erro quadrático médio, entre outras.


Ajuste de hiperparâmetros

Os hiperparâmetros controlam diretamente a estrutura, a função e a performance do modelo.


Esses hiperparâmetros permitem que os Cientistas de Dados ajustem o desempenho do modelo para resultados ideais. Esse processo é uma parte essencial para construir bons modelos de ML e a escolha de valores de hiperparâmetros apropriados é crucial para o sucesso.


Implantação e monitoramento

Implante o modelo em um ambiente de produção onde ele possa ser usado para fazer previsões em tempo real.


Além disso, monitore continuamente o desempenho do modelo em produção e faça ajustes conforme necessário para garantir que ele continue a fornecer resultados precisos.




Essas são algumas das etapas fundamentais para que você entenda como funciona o desenvolvimento de um modelo de Machine Learning; é claro que cada problema a ser resolvido pode ter algumas particularidades, os times podem trabalhar de forma um pouco diferenciada, agregando algumas outras etapas, o que pode deixar o processo mais ou menos demorado, por exemplo.


Mas, se você chegou até aqui, com certeza você já consegue entender melhor do que se tratam os modelos de Machine Learning e como eles funcionam para solucionar problemas de negócios com base nos dados e na Inteligência Artificial.


Se você chegou até aqui…

É importante dizer que modelos de Aprendizado de Máquina são modelos matemáticos.


Então, se você tiver vontade de atuar ativamente na construção técnica desses modelos, é legal saber da importância de mergulhar mais nesse universo das ciências exatas.


Porém, se você não for a maior pessoa fã de matemática, saiba que os times de IA (e, consequentemente de RPA, ML e essas áreas correlatas) podem ser compostos por profissionais multidisciplinares para buscar soluções inovadoras e com bastante consciência de aspectos focados no negócio e nos usuários, ou seja, analistas de negócios, profissionais focados em UX, profissionais de outras áreas de dados ou produto.


A Inteligência Artificial, como um campo vasto e repleto de oportunidades, possui diversas vertentes. A tendência é que isso cresça ainda mais nos próximos anos. E, sem sombra de dúvidas, cada vez mais profissionais de diferentes áreas serão requisitados para incrementar modelos de IA focados em diferentes necessidades de negócios e segmentos.


E a Sideschool estará aqui pra te ajudar a se destacar no mercado.


Confira o nosso curso de Visão Estratética de IA clicando no banner abaixo!



Comentários


bottom of page