6 Perguntas mais frequentes sobre Machine Learning!

Este artigo se concentra em responder às perguntas comuns que um profissional de TI ou um novo graduado em ciências de dados pode ter com relação ao Learning Machine (LM).

O Learning Machine (aprendizado de máquina) está ganhando força em todos os lugares. A maioria das indústrias o estão implementando em seus processos de negócios para melhorar – produtividade, marketing, vendas, satisfação do cliente e lucro comercial. Isso criou interesse em muitos profissionais de TI, em especial os que estão em início de carreira e buscam ter uma carreira sólida em aprendizado de máquina.

Mantendo esses profissionais iniciantes em mente, reuni aqui as perguntas que considero as dúvidas mais comuns e as respostas ajudarão a eliminar de vez qualquer dúvida que ainda possa existir. Confira!

1 – Como eu aprendo Learning Machine sozinho?

Dominar o aprendizado de máquina permitirá que você se torne um cientista de dados, engenheiro de IA / Machine Learning profissional. Também ajuda a usar algoritmos de LM para desenvolvimento ou adicionar habilidades à sua caixa de ferramentas de análise de negócios.

Como iniciante, você pode seguir estas etapas para se destacar no mercado:

  • Desenvolva uma base sólida em estatística, linguagem de programação como R e um pouco de matemática;
  • Leia livros, blogs, artigos e assista tutoriais no YouTube para entender a teoria essencial por trás do aprendizado de máquina.
  • Desenvolva habilidades práticas que o setor exige, usando pacotes de estudo de aprendizado de máquina e pratique os tópicos essenciais.
  • Leve projetos práticos para domínios interessantes, mergulhe mais fundo nos projetos e construa um forte portfólio ao longo do caminho.

2 – Quais são as habilidades necessárias para trabalhar com Learning Machine?

Como candidato a uma vaga de emprego, você deve ser uma perspectiva em potencial para o empregador. Você deve ter uma compreensão mais profunda de algoritmos, matemática aplicada, estatística, probabilidade, linguagens de programação, habilidades analíticas e de resolução de problemas.

Aqui está uma lista das principais habilidades que você deverá dominar:

Fundamentos:

Você deve ter uma compreensão clara de fundamentos como:

  • Estruturas de dados;
  • Algoritmos;
  • Computabilidade e complexidade;e
  • Arquitetura de computadores.

Linguagens de programação

Embora você possa começar apenas com uma linguagem de programação, em algum estágio de sua carreira, você precisará conhecer todas as demais linguagens. Portanto é recomendado você também aprender:-

  • R;
  • Python;
  • C ++;
  • Java.

Probabilidade e estatística

Muitos algoritmos de LM são extensões de estatística. O conhecimento em probabilidade e estatística facilita seus projetos de Learning Machine. Portanto você precisa saber sobre:

  • Probabilidade e suas técnicas;
  • Medidas, distribuições e métodos de análise.

Modelagem e avaliação de dados

Para aplicar algoritmos padrão, você deve aprender a escolher uma:

  • Medida de precisão / erro apropriado;
  • Estratégia de avaliação.

Aplicar algoritmos e bibliotecas de LM

A aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina é essencial para quase todos os projetos. Para isso, você deve ter um forte entendimento de:

  • Gradiente descendente;
  • Otimização convexa;
  • Programação quadrática;
  • Equações diferenciais parciais.

Engenharia de software e design de sistemas

Outros conhecimentos importantes é a engenharia de software e o designer de sistemas, para isso você deverá conhecer:

  • Como diferentes componentes se encaixam;
  • Como criar interfaces apropriadas;
  • Como evitar gargalos com o design cuidadoso do sistema;
  • Como escalar algoritmos para um volume cada vez maior de dados;
  • Computação distribuída;
  • Técnicas avançadas de processamento de sinal.

3 – Quais são alguns algoritmos que todo engenheiro de Learning Machine deve conhecer?

Algoritmos de Machine Learning

Os algoritmos de aprendizado ajudam a resolver problemas do mundo real sem ou com a mínima intervenção humana. Alguns dos algoritmos populares que você deve conhecer incluem:

  • Algoritmo Apriori;
  • Redes neurais artificiais;
  • Algoritmo de agrupamento k-means;
  • Regressão linear;
  • Regressão logística;
  • Algoritmo do classificação Naive Bayes;
  • Algoritmo de Vetor de Suporte.

4 – Como iniciar uma carreira em Learning Machine?

Bom é possível iniciar uma bela carreira em aprendizado de máquina seguindo algumas estas regras definidas, como:

  • Obtenha um conhecimento forte em Álgebra, Cálculo e Estatística;
  • Aprenda linguagens de programação – R, Python e Java;
  • Participar de projetos e fóruns;
  • Crie modelos supervisionados e não supervisionados;
  • Aprenda tecnologias de Big Data;
  • Explore modelos de aprendizado profundo (Deep Learning);
  • Faça cursos online.

5 – Quais perguntas os empregadores costumam fazer durante uma entrevista de emprego?

Esta é uma profissão que não permite amadores e nem aventureiros, portanto, os empregadores geralmente conhecem o assunto e sabem o que perguntar.

Obviamente, muitas boas oportunidades irão aparecer ao longo de sua carreira, portanto, além de uma boa aparência e um bom comportamento, é importante saber responder questionamentos como:

  • Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e mineração de dados?
  • Quando e por que um modelo apresenta baixo desempenho?
  • O que é uma técnica de validação cruzada?
  • Em quais técnicas de algoritmo você é melhor?
  • Qual é a função do aprendizado não supervisionado?
  • Onde você usa o reconhecimento de padrões?
  • O que é seleção de modelo?
  • O que é PCA, KPCA, ICA?
  • Explique a aprendizagem do conjunto…
  • Qual técnica de aprendizado de máquina você usa mais, por quê?
  • Como você seleciona outliers?

6 – Quais são os salários iniciais de um profissional em IA e Learning Machine?

6 Perguntas mais frequentes sobre Machine Learning

De acordo com o SEBRAE, um engenheiro de nível básico com menos de um ano de experiência ganha uma remuneração média de 20 mil reais por mês. Um especialista em aprendizado de máquina pode ganhar até 1 milhão, isso vai depender dos projetos e do tamanho da Companhia que o contratar.

Nos EUA, a média de salarial de um profissional em Learning Machine, são de 15 mil dólares mensais, mais ou menos 60 mil reais.

Fiz um levantamento dos salários de profissionais iniciantes em empresas como Apple, Amazon, Microsoft, JP Morgan Chase & Co. Nestas empresas a média dos rendimentos são de 200 mil dólares mensais.

Ainda segundo o Indeed.com, o salário médio de um engenheiro de inteligência artificial é de aproximadamente US$ 134 mil dólares ano.

Além de uma carreira com boa estabilidade, os salários são ótimos.

Conclusão

Nos próximos dez anos o aprendizado de máquina fará parte ativa das atividades do dia a dia de todos e a carência por este tipo de profissional só aumentará, e com ela a sua concorrência, portanto se você pretende sair na frente e se posicionar no mercado, inicie hoje mesmo a sua carreira.

Até a próxima!

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