A necessidade por Machine Learning está crescendo todos os dias.
A razão por trás disso é a capacidade que as tecnologias de Machine Learning possuem de fazer tarefas que são complexas demais para uma pessoa implementar diretamente. Como humanos, nós temos algumas limitações por não conseguirmos acessar grandes quantidades de dados manualmente, então para isso, precisamos de alguns sistemas de computador. É exatamente aí que o Machine Learning vem para deixar as coisas mais fáceis para nós.
Características do Machine Learning:
- Utiliza dados para detectar vários padrões em um conjunto de dados.
- É capaz de aprender a partir de dados passados e se desenvolver automaticamente.
- É uma tecnologia conduzida por dados.
- É muito similar com mineração de dados por também lidar com grandes quantidades de dados.
A importância do Machine Learning pode ser facilmente entendida pelas maneiras que é utilizado. Atualmente, Machine Learning tem sido usado em carros inteligentes que dirigem sozinhos, detecção de fraudes cibernéticas, reconhecimento facial, sugestões de amizades em redes sociais etc. Muitas empresas grandes como a Netflix e Amazon construíram modelos de Machine Learning que usam uma vasta quantidade de dados para analisar os interesses dos usuários, recomendando produtos de acordo com os resultados obtidos.
O que um Engenheiro de Machine Learning (MLE) da Pasquali Solution faz?
Engenheiros de Machine Learning traduzem dados brutos coletados de diferentes canais para modelos de ciências de dados que podem ser aplicados e escalados conforme as necessidades. Um engenheiro de Machine Learning conecta dados estruturados a modelos definidos pelos cientistas de dados que trabalham em conjunto com eles. Além disso, esses engenheiros também desenvolvem algoritmos e programas que permitem que máquinas, computadores e robôs consigam processar dados e identificar padrões.
De modo geral, Machine Learning pode ser classificado em três diferentes tipos:
- Aprendizado supervisionado – é um método de Machine Learning onde amostras selecionadas de dados são providenciadas ao sistema de Machine Learning com o intuito de treiná-lo, e com base nisso, obter os resultados esperados.
- Aprendizado sem supervisão – É um método de aprendizado no qual a máquina aprende sem qualquer tipo de supervisão.
- Aprendizado de reforço – É um método de aprendizado baseado em feedbacks, onde uma gente que está aprendendo recebe uma recompensa por cada ação correta, ou uma penalidade por cada erro.
Machine Learning é um componente importante na crescente área de ciência dedados. Enquanto o Big Data continuar se expandindo e crescendo, a demanda por cientistas de dados no mercado só irá crescer. Eles serão necessários para ajudar na identificação das questões empresariais mais importantes, e usarão dados para respondê-las. Os engenheiros da Pasquali são totalmente hábeis para enfrentar essa demanda, eles possuem o conhecimento e experiencia necessários para dar o devido suporte à resultados esperados pelos decisores mais importantes.
