Python é a escolha certa para qualquer pessoa que esteja entusiasmada e queira entrar no mundo da aprendizagem de máquina. Obter resultados usando técnicas de Machine Learning não requer anos de estudo ou conhecimento matemático avançado - apenas persistência e bom senso.
Neste artigo, vamos mergulhar nos fundamentos de Machine Learning e como aprender Python te pode diferenciar da concorrência.
O que é Machine Learning?
O aprendizagem de máquina é o processo de treinar um programa de computador para realizar tarefas sem dar instruções explícitas. Em vez disso, através do processamento repetido de dados, o programa de computador identifica padrões e, de seguida, é capaz de prever resultados com base em novas entradas. De seguida, vamos rever brevemente a aprendizagem profunda nos algoritmos clássicos e discutir quais são os métodos mais adequados para quais problemas.
A aprendizagem de máquina em breve vai transformar todas as indústrias e agora é a hora de aprender as habilidades que os empregadores vão procurar amanhã. O importante sobre as técnicas de aprendizagem de máquina é que elas não são universais, nem de tamanho único; um sistema para fornecer recomendações de produtos é diferente de um sistema que reconhece rostos.
Por que é que Machine Learning é importante?
Com a aprendizagem de máquina podemos enfrentar problemas que não poderíamos sequer sonhar em resolver anteriormente. Independentemente da indústria em que trabalhas, podes aproveitar as ferramentas modernas de Machine Learning para melhorar processos, aumentar a produtividade ou até mesmo melhorar vidas humanas! Aqui estão alguns exemplos de como a aprendizagem de máquina está a ser usada em diferentes indústrias:
Agricultura: A Universidade Estadual de Penn está a ajudar os agricultores a detectar as doenças da mandioca: os agricultores podem usar um aplicativo móvel que usa uma câmara de telefone para tirar fotos de plantas e determinar se elas têm doenças - e se tiverem, como devem fazer para curar essa doença.
Medicina: O Mount Sinai está a usar aprendizagem de máquina para ajudar a diagnosticar o cancro da mama. Os médicos agora podem obter uma segunda opinião sobre uma mamografia instantaneamente, aproveitando o poder da aprendizagem de máquina para diagnosticar melhor o cancro da mama.
Jornalismo: O Fake News Challenge está a aplicar aprendizagem de máquina para avaliar a veracidade de artigos. Os leitores não deveriam ter que depender de verificadores de fatos para reverem o artigo que estão a ler nesse preciso momento; em vez disso, eles devem ser capazes de conseguir usar uma ferramenta gratuita de aprendizagem de máquina que pode ajudá-los a determinar se o que estão a ler é verdade ou mentira.
Aviação: A General Electric está a aproveitar a aprendizagem de máquina para analisar motores de aeronaves e melhorar a sua segurança. Ao retirar dados diretamente do motor, os algoritmos de aprendizagem profunda podem detectar se a manutenção é necessária com muito mais precisão do que nunca.
O que é Python?
Em termos técnicos, Python é uma linguagem de programação de alto nível, dinamicamente tipada e interpretada, que suporta paradigmas de programação estruturada, orientada a objetos e funcional. Em suma, é uma linguagem fácil de aprender e flexível de usar. Há anos, Python tem sido uma das linguagens de programação mais populares para usar, especialmente para aqueles que estão aprendendo a programar pela primeira vez. Agora, com a popularidade da aprendizagem de máquina, Python é mais amplamente usado do que nunca.
Falhar fica mais difícil ao aprender Python. Até porque este oferece uma tonelada de recursos que atraem uma ampla gama de pessoas:
Se estás apenas a aprender a programar, a simplicidade do interpretador Python torna-o super fácil de começar a utilizar.
Se vens de uma linguagem orientada a objetos como Java, o Python suporta totalmente esse paradigma de programação e vai parecer-te super familiar.
Se estás mais confortável com C ou C++, Python também suporta programação estruturada - e o coletor de lixo embutido tornará sua experiência de desenvolvimento muito mais segura e muito mais rápida!
Aprendizagem de Máquina & Python
Por quê Python?
Python é a linguagem preferida para aprendizagem de máquina, destacadamente. No entanto, não há nada de particularmente especial no Python que o torne mais adequado para aprendizagem de máquina do que qualquer outra linguagem moderna - o que é diferente no Python é o quão fácil é aprender.
Por causa disso, académicos e cientistas de dados adotaram o Python como a sua linguagem de escolha há anos, e essa comunidade poderosa e experiente criou toneladas de ferramentas gratuitas e de código aberto que qualquer outra pessoa pode pegar e usar. Ferramentas como TensorFlow, PyTorch e Scikit-Learn permitem que qualquer pessoa, mesmo que tenha pouca ou nenhuma experiência em desenvolvimento, utilize o poder da aprendizagem de máquina.
Por que precisamos de Machine Learning?
Com técnicas de programação tradicionais, um developer usa uma linguagem de programação para escrever regras que recebem dados e produzem um resultado. No entanto, existem problemas para os quais não existem regras bem definidas - esses problemas não são adequados para técnicas de programação tradicionais. Felizmente, agora temos ferramentas de aprendizagem de máquina que podem ser utilizadas para lidar exatamente com esses cenários! Aqui está um:
Imagina que queríamos criar um programa que pudesse ler texto e determinar o género da entrada. Uma abordagem ingénua poderia ser calcular o número de palavras no texto e, usando esse valor, deduzir o gênero. Texto com menos de 100 palavras resultaria numa saída de "poesia". Texto que está entre 100 e 1.000 palavras resultaria em "ensaio". Qualquer coisa mais longa, nosso programa deduziria ser um romance.
Obviamente, este programa não é muito preciso - mas isso ocorre porque não existem regras bem definidas sobre como categorizar a literatura. Em vez disso, académicos discutem se uma determinada obra pertence ao género A ou ao género B, ou se é uma obra completamente original que não se encaixa bem em nenhum género conhecido. Mas, onde as técnicas de programação tradicionais falham, a aprendizagem de máquina destaca-se e, ao treinar um modelo numa ampla gama de entradas, podemos criar um programa que pode determinar com facilidade o género de uma obra.
Como posso começar com a aprendizagem de máquina com Python?
Para começar a trabalhar com Machine Learning através do Python, uma boa escolha é a biblioteca TensorFlow. Embora gigantes da indústria possam usar centenas ou mesmo milhares de unidades de processamento tensorial (TPUs) dedicadas a treinar modelos como o GPT-4, é possível começar apenas com o seu computador atual. Uma vez que Python e seu gerenciador de pacotes, Pip, estão instalados no teu computador, tudo que precisas de fazer é instalar a versão CPU do TensorFlow no teu computador e executar o seguinte comando:
pip install tensorflow-cpu
De seguida, podes usar o TensorFlow no teu código Python de forma simples, ao importares a dependência:
import tensorflow as tf
Agora vais ser capaz de usar a API Keras de alto nível para começares a treinar os dados necessários para resolver qualquer problema em que possas pensar!
Quais as oportunidades de emprego que usam aprendizagem de máquina?
Com Machine Learning na tua caixa de ferramentas, vais ter muito mais oportunidades de emprego disponíveis do que nunca. No ambiente atual, as empresas estão a tentar usar técnicas de aprendizagem de máquina onde e como conseguem. Mas, isso não significa necessariamente que vão haver milhões de vagas para engenheiros de aprendizagem de máquina.
Na verdade, muitas empresas podem nem sequer estar a contratar ninguém com o título de "engenheiro de aprendizagem de máquina", mas em vez disso, podem estar a contratar engenheiros de software de forma ampla e dando preferência àqueles que mostraram ser capazes de aprimorar os processos atuais com recursos a técnicas modernas de aprendizagem de máquina. Com isto dito, fica de olho nas vagas para os seguintes cargos:
Engenheiro de Aprendizagem de Máquina: Neste papel, um funcionário constrói e gerencia plataformas para projetos de aprendizagem de máquina. Eles podem não estar a treinar os modelos eles mesmos, mas vão estar altamente envolvidos em manter o processo o mais eficiente possível.
Cientista de Dados: Um cientista de dados moderno é encarregado de recolher, analisar e interpretar dados - isso mais envolve frequentemente o uso de um modelo de aprendizagem de máquina.
Engenheiro de Software: Este funcionário é responsável por todo o processo de desenvolvimento de software. Procure por funções que tenham "AI", "Machine Learning" ou "Aprendizagem Profunda" na descrição.
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