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Como se tornar um engenheiro de machine learning

Idealmente, um engenheiro de machine learning teria as habilidades de um engenheiro de software e a experiência de um cientista de dados e engenheiro de dados. No entanto, um eles(as) trabalham com algoritmos de aprendizado de máquina na qual é fundamental para o engenheiro(a) de machine learning (MLE).


O engenheiro de aprendizado de máquina é responsável por criar sistemas de ML (Machine Learning) capazes de executar tarefas difíceis ou substituir esforços humanos lentos e pesados. Esses objetivos exigem uma boa engenharia, a capacidade de escrever código ML livre de bugs e a capacidade de desenvolver os algoritmos necessários.


Quais habilidades tenho que desenvolver?


Algoritmos

Um algoritmo é uma série de etapas ou instruções usadas para resolver problemas ou dizer a um computador o que fazer. Por meio de algoritmos, aprendizado de máquina fornece aos computadores a capacidade de desenvolver respostas habituais. Essas respostas são baseadas em observações e nos comportamentos e ações repetidas das pessoas com as quais o sistema interage. A capacidade de aprender comportamentos repetitivos é importante. À medida que os modelos de ML recebem novos dados, eles se adaptam, com experiências anteriores fornecendo opções sobre como responder.


Ter um conhecimento básico dos algoritmos de suporte o aprendizado de máquina ajudará na implementação de modelos. Algoritmos para aprendizado de máquina podem ser divididos em três grandes categorias:


Python

Aprender Python é uma necessidade. Felizmente, é uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender. A maioria dos projetos de aprendizado de máquina usará Python ou C/C++ (Python é normalmente preferido). Algumas pessoas a descreveriam como uma linguagem de script útil e bastante fácil de aprender. Para quem ainda não está familiarizado com Python, existem muitos cursos gratuitos e fáceis de usar.


Como linguagem de programação, Python permite que o trabalho seja feito rapidamente e integra sistemas de forma mais eficiente. Python é normalmente usado para programação de alto nível e propósito geral.


API (Application Programming Interface)

Uma interface de programação de aplicativo é, em termos gerais, uma série de métodos claramente definidos para comunicação entre vários componentes. Inclui protocolos de comunicação, ferramentas para construção de software e definições de sub-rotinas.


Ao criar aplicativos, uma API pode simplificar o processo descrevendo os dados subjacentes e expondo apenas os objetos ou ações necessários ao desenvolvedor. Por exemplo, uma API para uma entrada/saída de arquivo pode oferecer ao desenvolvedor uma função que pode copiar um arquivo de um local e enviá-lo para outro, sem que o desenvolvedor precise entender as operações do sistema de arquivos que ocorrem nos bastidores.


As APIs geralmente estão relacionadas a uma biblioteca de software. Descreve e define o “comportamento esperado”. Uma única API pode ser implementada várias vezes com diferentes bibliotecas compartilhando a mesma interface de programação. Um MLE pode pegar APIs disponíveis publicamente e escolher o melhor modelo, enquanto aprende os procedimentos para o projeto.


Habilidades de desenvolvimento de software

Um engenheiro de aprendizado de máquina deve ter uma sólida experiência em desenvolvimento de software. O desenvolvimento de software é um processo lógico com o objetivo de criar um software programado para atender a objetivos comerciais ou pessoais. O desenvolvimento de software é normalmente um processo planejado que consiste em várias etapas durante a criação do software operacional:

  • Pesquisa inicial

  • Especificando

  • Projetando

  • Programação

  • Documentando

  • teste

  • Corrigindo erro


Banco de dados

Um banco de dados é simplesmente uma coleção de dados. Geralmente, um conjunto de dados está associado a uma tabela de banco de dados e cada coluna da tabela simboliza uma variável específica. Cada linha corresponde a um determinado “membro” do conjunto de dados. Existem milhares de repositórios de dados disponíveis na internet, oferecendo acesso a literalmente milhões de conjuntos de dados, incluindo dados de governos locais e nacionais de todo o mundo. Google lançadoPesquisa de conjunto de dadospara que os pesquisadores possam encontrar os dados de que precisam para seu trabalho.


Modelos de aprendizado de máquina

O aprendizado de maquina, em sua forma mais básica, mapeia as entradas para as saídas. Em seguida, encontra padrões. O aprendizado profundo é uma forma de algoritmos de aprendizado de máquina que usa várias camadas. Eles obtêm progressivamente recursos de nível superior da entrada bruta. Com o processamento de imagens, as camadas inferiores podem identificar as arestas, enquanto as camadas superiores identificam coisas como números, letras ou rostos.


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Escrito por Odemir Depieri Jr em 17/12/2022

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