Como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina – 7 etapas [com imagens]
Publicados: 2019-06-12O mundo técnico está em chamas com as possibilidades oferecidas pela Inteligência Artificial. A promessa de automatizar todas as partes mundanas de nossas vidas (incluindo dirigir) é tentadora demais para que cientistas, visionários e futuristas resistam. E hoje em dia, o campo de aprendizado de máquina relacionado à IA está ganhando popularidade.
A International Data Corporation (IDC) previu que os gastos com IA e ML crescerão 5x, de US$ 12 bilhões em 2017 para US$ 57,6 bilhões em 2021. As indústrias de tecnologia e finanças levarão a maior fatia do bolo. 64% e 52% das empresas pertencentes a esses setores, respectivamente, adotarão processos de aprendizado de máquina no futuro.
Atualmente, a demanda por especialistas em aprendizado de máquina está aumentando constantemente, como este gráfico ilustra claramente:
Fonte: Indeed.com | Créditos: Ann Saphir, engenheira de visualização de dados, Reuters
No centro disso, a máquina decorre de uma pergunta: como podemos programar esse sistema para melhorar automaticamente e aprender com a experiência? Aprender aqui se refere ao ato de tirar conclusões a partir de dados e tomar decisões inteligentes. O aprendizado de máquina desenvolve algoritmos para isso que coletam conhecimento de dados e experiências específicas, com base em princípios estatísticos e computacionais.
O parágrafo acima teria indicado o quão desafiador seria o aprendizado de máquina. É, mas também pode ser aprendido. Se você está pronto para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina agora sem esperar que uma universidade tradicional valide seu conhecimento, siga e repita os 7 passos abaixo, leia os requisitos mencionados abaixo –
Etapa 1: aprimore suas habilidades em Python e software
Uma linguagem de alto nível e fácil de usar, o Python é a linguagem de escolha para especialistas em IA, cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina.
A sintaxe do Python é fácil de aprender e possui toneladas de bibliotecas já incorporadas. No entanto, você precisará tomar cuidado com os espaços em branco, pois eles podem atrapalhar a execução do código. Também inclui suporte para todos os tipos de paradigmas de programação, como programação funcional e programação orientada a objetos.
Outra coisa importante para se familiarizar é com o Github. Você trabalhará em equipe para criar código para aplicativos sensíveis ao tempo. Adquira o hábito de escrever testes de unidade completos para seu código usando frameworks como o nose. Teste suas APIs usando ferramentas como o Postman.
Leia alguns livros ou artigos para ter uma ideia das ferramentas necessárias para executar o Python em conjuntos de dados.
Etapa 2: analise os algoritmos de aprendizado de máquina
Depois de estar familiarizado e confortável com o Python, você pode começar a analisar os algoritmos de aprendizado de máquina. Certifique-se de ler a teoria relacionada a cada algoritmo para que você possa implementar modelos com facilidade.
Um tour pelos dez principais algoritmos para iniciantes em aprendizado de máquina ajudará a mantê-lo atualizado. Lembre-se de que nenhum algoritmo 1 será a solução perfeita. Você precisará implementar uma variedade deles. Portanto, estude cada um cuidadosamente.
O curso ' Masters in Data Science ' do upGrad ajudará você a obter uma vantagem inicial no casamento de Python com Data Science por meio de ferramentas como Panda, NumPy etc.
Etapa 3: trabalhar em miniprojetos
Agora que sua iniciação nos domínios do Python e do aprendizado de máquina está completa (individual e combinada), é hora de pegar todo esse conhecimento e começar a implementá-lo em projetos.
Você pode conferir esses conjuntos de dados do Kaggle para começar com seus primeiros projetos de aprendizado de máquina. O instantâneo acima é do conjunto de dados (público gratuito) oferecido pelo Inside Airbnb, que fornece anúncios do Airbnb em diferentes cidades ao redor do mundo.
Etapa 4: leve as coisas para o próximo nível com o Hadoop e o Spark
Hadoop e Spark são os dois sistemas que você vai querer abordar depois de ter desenvolvido alguma proficiência em trabalhar com conjuntos de dados usando Python. Essas estruturas de big data permitirão que você trabalhe com dados na escala de terabytes e petabytes.
Os notebooks Spark Jupyter hospedados no Databricks oferecem uma introdução em nível de tutorial à estrutura e também oferece prática com codificação.
Etapa 5: migrar para o TensorFlow
Algoritmos de aprendizado de máquina? Verificar. Estruturas de big data? Verificar. Aprendizado de máquina avançado? Comece a trabalhar com o TensorFlow.
Você pode fazer o TensorFlow e o Deep Learning sem um Ph.D. curso do Google com educa o aluno sobre os aspectos teóricos e práticos. Você também pode se beneficiar da Certificação PG do upGrad em Machine Learning e Deep Learning neste momento.
Passo 6: Vá Grande
Depois de trabalhar com todos os blocos de construção, é hora de lutar com conjuntos de big data e aplicar todo o conhecimento que você adquiriu nas 5 etapas anteriores.
Consulte Maneiras de lidar com arquivos de dados para aprendizado de máquina para saber como lidar com grandes conjuntos de dados (teoricamente). Em seguida, implemente o conhecimento adquirido usando conjuntos de dados disponíveis publicamente.
Passo 7: Continue praticando e crescendo
O passo final é simplesmente praticar e repetir os 6 passos acima mencionados. Agora você está em um ponto em que pode criar seus próprios modelos de aprendizado de máquina. É hora de refinar essas habilidades agora e continuar melhorando.
Se um trabalho é o seu pote de ouro brilhante no final do arco-íris, então você pode se preparar para uma entrevista passando por Questões de aprendizado de máquina obrigatórias – regressão logística.
As etapas altamente práticas acima garantirão que você aprenda como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina no menor tempo possível e ainda domine todas as habilidades necessárias. A única coisa necessária. Consistência e prática regular. Armado com essas 2 características, não há razão para que seu desejo de ser um engenheiro de aprendizado de máquina não seja realizado.
Hora de dar as boas-vindas a uma nova era da tecnologia com você como um prenúncio disso.
Quem pode estudar Machine Learning?
Machine Learning está liderando a tecnologia com Inteligência Artificial. Uma carreira em Machine Learning é desafiadora e recompensadora. Machine Learning é um campo complexo que requer conhecimento em ciência de dados, programação, ferramentas de Deep Learning, etc. A lista pode continuar crescendo à medida que o campo evolui. A vantagem é que você pode encontrar uma grande variedade de cursos de Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, Engenharia de Software, etc. online. Um bacharelado em Ciência da Computação, Estatística ou Matemática é o preferido para uma carreira em Aprendizado de Máquina.
O Machine Learning é um campo perene?
O Machine Learning evoluiu rapidamente nos últimos anos e espera-se que cresça muito mais nas próximas décadas. O aprendizado de máquina utilizou várias ferramentas, resultando em aplicativos globais, desde a IA até a ramificação em um subcampo. Prevê-se que o mercado global de aprendizado de máquina tenha um valor colossal de 30,6 bilhões de dólares até 2024. O aprendizado de máquina se integrou à IA para formar modelos, visão computacional, robótica, reconhecimento de áudio e vídeo e solidificar seu impacto no setor de tecnologia. Não está mais limitado a aplicativos de computador; estende-se a outras áreas da indústria para ajudar no seu desenvolvimento.
Quais carreiras você pode seguir após o Machine Learning?
As carreiras de Machine Learning serão dinâmicas e futuristas, oferecendo desafio, reconhecimento e estabilidade. O escopo do Machine Learning se estende do setor de tecnologia e se integra a outras áreas. Uma experiência em ML não é mais necessária para se tornar um Machine Learning Professional. Conhecimento aprofundado de software, Data Science, habilidades técnicas e sociais, etc., são os requisitos básicos para iniciar sua carreira em ML. Um engenheiro de ML se concentra mais em linguagens de programação, enquanto um cientista de dados prevê soluções lucrativas analisando dados. Embora o Machine Learning possa ter várias carreiras, todos eles usam os fundamentos do Machine Learning, Data Science, analytics e NLP.