Engenheiro de Machine Learning – Passos Iniciais

O Engenheiro de Machine Learning tem um papel essencial na conexão entre a teoria dos modelos de aprendizado de máquina e sua aplicação prática em ambientes reais.

Combinando conhecimentos de engenharia de software com uma compreensão profunda de Machine Learning, esses profissionais garantem que os modelos sejam precisos, escaláveis, eficientes e integráveis aos sistemas existentes. Suas habilidades em projetar, implementar e manter pipelines de dados e de treinamento, além de monitorar e ajustar modelos em produção, são vitais para que as organizações aproveitem ao máximo o potencial da IA, transformando teorias em soluções práticas que agregam valor aos negócios.

O crescimento significativo de vagas para Engenheiros de Machine Learning reflete o amadurecimento da Ciência de Dados e do Aprendizado de Máquina. As empresas precisam colocar e manter seus modelos em produção para resolver os problemas para os quais foram criados, e essa é uma das principais responsabilidades de um Engenheiro de Machine Learning.

Esses profissionais são responsáveis por projetar aplicativos e sistemas de aprendizado de máquina, o que envolve avaliar e organizar dados, executar testes e experimentos, além de monitorar e otimizar o processo de aprendizado para desenvolver sistemas de alta performance.

Para seguir uma carreira como Engenheiro de Machine Learning, é necessário entender os métodos básicos de aprendizado de máquina e as ferramentas para implementar, usar e otimizar algoritmos. Conhecimentos em engenharia de software são fundamentais, pois o objetivo é construir aplicações que resolvam problemas específicos.

Aqui estão alguns passos para iniciar essa carreira promissora, com remuneração acima da média do mercado.

Machine Learning e a sua necessidade

Precisamos de aprendizado de máquina para automatizar processos e resolver problemas de negócios. O aprendizado de máquina nasceu do reconhecimento de padrões e da ideia de que computadores podem aprender sem programação específica. Pesquisadores em IA queriam ver se os computadores poderiam aprender com dados.

O aspecto iterativo do aprendizado de máquina é importante porque, à medida que os modelos recebem novos dados, eles podem se adaptar de forma independente, aprendendo com cálculos anteriores para produzir decisões e resultados confiáveis. Essa ciência, embora não nova, ganhou impulso com o Big Data e o aumento da capacidade computacional.

Embora muitos algoritmos de aprendizado de máquina existam há tempos, a capacidade de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos a grandes volumes de dados rapidamente é um desenvolvimento recente, proporcionando muitas oportunidades de crescimento nos próximos anos.

Treinando um Modelo de Machine Learning

Machine Learning (ML) é uma forma de IA que permite que um sistema aprenda com dados em vez de ser programado explicitamente.

Depois que um algoritmo de ML é escrito, ele deve ser “treinado” antes de ser usado. O treinamento é o processo pelo qual a máquina aprende, alimentada com dados de treinamento, para produzir modelos precisos com base nesses dados. O modelo aprende os padrões nos dados e, ao receber novos dados, consegue detectar esses padrões e fazer previsões.

Um modelo de aprendizado de máquina é a saída gerada após o treinamento de um algoritmo com dados. Quando alimentado com dados do mundo real, ele faz previsões com base nos padrões aprendidos durante o treinamento. Com aprendizado iterativo, um modelo pode melhorar significativamente sua compreensão das associações entre os dados.

Atribuições do Engenheiro de Machine Learning

Um Engenheiro de Machine Learning deve entender os conceitos discutidos anteriormente e saber quando aplicá-los. As quatro abordagens básicas são aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço e aprendizado profundo.

• Aprendizado supervisionado: Utiliza dados rotulados para criar um modelo.
• Aprendizado não supervisionado: Utiliza dados não rotulados para identificar padrões, como detecção de spam ou segmentação de clientes.
• Aprendizado por reforço: Semelhante ao supervisionado, mas melhora a modelagem por tentativa e erro com dados do mundo real.
• Aprendizado profundo (Deep Learning): Utiliza redes neurais para aprender padrões de dados não estruturados, como em Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional.

O Engenheiro de Machine Learning aplica técnicas avançadas de programação para criar sistemas que transformam dados em resultados desejados.

Para Começar

1. Aprenda a Programar em Python, Rust e/ou C++

• Domine Python e suas bibliotecas associadas. Considere aprender Rust ou C++ para construir modelos de alta performance. O curso gratuito "Fundamentos de Linguagem Python Para Análise de Dados e Data Science (Com ChatGPT)" pode ser um bom começo.
• Familiarize-se com bibliotecas como TensorFlow e PyTorch.

1. Aprenda a Construir, Treinar e Avaliar Modelos de Machine Learning

• Domine o processo de construção de modelos de Machine Learning, focando na otimização da performance para melhorar a experiência do usuário.

1. Compreenda os Fundamentos de Engenharia de Software

• Saiba como acoplar um modelo de Machine Learning em uma aplicação maior, que realiza várias outras tarefas.

1. Desenvolva Suas Habilidades em Cloud Computing

• Domine um provedor de nuvem, como AWS, e utilize ferramentas como AWS SageMaker e Microsoft Azure Data Factory.

1. Seja Proficiente em Pipelines de CI/CD

• Entenda como integrar, testar e implantar modelos de ML de maneira contínua, garantindo que estejam atualizados e otimizados.

1. Aprenda a Fazer o Deploy de Modelos de Machine Learning

• Aprenda o processo de deploy, versionamento e pré-processamento dos dados, construindo pipelines de dados eficientes e colaborando com Engenheiros de Dados.
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Engenheiros de Machine Learning estão em alta demanda, tornando este um ótimo momento para entrar nessa carreira.