Conceitos Fundamentais de Machine Learning – Parte 3
Este é o terceiro de uma série de artigos sobre os Conceitos Fundamentais de Machine Learning. Se estiver chegando agora, comece pela Parte 1 clicando aqui.
A programação é outro recurso essencial necessário para dominar o aprendizado de máquina. Os principais projetos e tarefas de Machine Learning exigirão que o profissional tenha um bom conhecimento de programação não apenas para compreender o funcionamento dos algoritmos, mas para criar sequências lógicas de execução do processo de Ciência de Dados. Embora a matemática seja extremamente importante para a compreensão intuitiva dos conceitos, você precisa interpretar essas informações de uma forma que possa ser visualizada e utilizada por outras pessoas, o que pode ser feito com a ajuda de programação.
Habilidades de programação são essenciais para todo Cientista de Dados ou Engenheiro de Machine Learning. Se você deseja trabalhar em algo relacionado ao aprendizado de máquina ou qualquer outro campo que envolva o uso de aprendizado de máquina, a programação faz parte do conhecimento que você deve adquirir. Recomendamos verificar os recursos disponíveis ao final deste artigo. Eles são um ótimo guia para melhorar suas habilidades de programação e também cobrem o motivo pelo qual você deve se manter atualizado e continuar praticando seu conhecimento em programação.
Um equívoco comum é acreditar que programação para Machine Learning requer conhecimento para programar e desenvolver grandes sistemas ou aplicativos. Em Machine Learning usamos programação como linguagem de script, construindo sequências de operações para executar uma tarefa. Não é muito diferente da sequência lógica que você define para ir ao trabalho ou estudar para uma prova na faculdade. Para essas tarefas você cria uma sequência lógicas de atividades. Em Machine Learning fazemos o mesmo através de programação..
Com a introdução do AutoML (Automated Machine Learning) e outras ferramentas para tornar o aprendizado de máquina mais fácil, alguns podem se perguntar se a programação é realmente necessária para executar tarefas de Machine Learning. O ponto central continua sendo que, para entender a lógica e a intuição por trás desses conceitos, programação é essencial. Caso contrário, você não obterá uma compreensão intuitiva sobre o funcionamento dos frameworks e não saberá interpretar os resultados.
Em Machine Learning, você precisa aprender alguns conjuntos específicos de padrões de programação. Além disso, certas bibliotecas e módulos são úteis para resolver problemas de aprendizado de máquina do que outros. Discutiremos mais sobre este tópico na próxima parte desta série. Independentemente disso, a programação desempenha um papel crucial no aprendizado de máquina e algo que todo aspirante e entusiasta do assunto deve se esforçar para aprender.
Por Que a Programação é Essencial Para Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning?
Embora a resposta possa parecer bastante direta, também deve ser observado que muitos indivíduos podem se perguntar se a programação é realmente um requisito necessário. Com as ferramentas AutoML e o desenvolvimento dos modelos GPT-3, que junto com a geração de texto também podem ser usados para geração de código, por que um entusiasta da Ciência de Dados deve “perder seu tempo” aprendendo a programar quando novos avanços no campo podem substituir a necessidade de programação?
Para responder é preciso ter uma visão clara dos avanços em Inteligência Artificial.
Essa pergunta peculiar tem uma resposta interessante. Em primeiro lugar, os avanços tecnológicos ainda não chegaram ao ponto em que programadores possam ser substituídos. Para ser franco, provavelmente estamos no mínimo uma década longe de chegar a um ponto em que poderíamos ter um software de IA potencial que poderia gerar uma programação ideal para problemas complexos.
Em segundo lugar, e mais importante, esses softwares e ferramentas que provavelmente serão construídos no futuro também serão codificados e desenvolvidos por programadores humanos. Mesmo no estágio final de desenvolvimento, essas ferramentas exigirão monitoramento e atualizações contínuas para regular seu funcionamento operacional adequado. Não caia na armadilha de achar que programação não é importante. Ela é a essência do que fazemos atualmente em tecnologia e está presente em todos os segmentos da vida humana, desde carros autônomos até uma app de recomendações de investimentos.
Tendo respondido à pergunta mais básica feita por iniciantes em Ciência de Dados, vamos entender por que a programação é tão essencial para um Cientista de Dados em particular.
O processo de Ciência de Dados é um fluxo de atividades que começa com a simples definição de módulos e pacotes, até a entrega do resultado no formato de uma tabela, arquivo, gráfico ou mesmo app. A programação permite construir esse fluxo para alcançar o objetivo do projeto, é como se fosse uma linha de produção digital. Mas como cada projeto é diferente um do outro, cada qual vai requerer atividades diferentes e construímos esse fluxo através de codificação em linguagens como Python, R, Scala, Go, C++ ou Java. Temos um problema para resolver, obtemos dados, pensamos em uma sequência lógica de atividades para chegar a solução e implementamos via programação. Programação não é apenas importante; é a essência do que fazemos em Ciência de Dados e Machine Learning.
Olhe a sua volta. Quase tudo que você visualizar tem algum software embutido ou foi construído com a ajuda de um software. Saber programar está se tornando um requisito básico em todas as profissões, sendo um diferencial de carreira e tornando seu currículo mais competitivo.
Comece por esse curso gratuito: Python Fundamentos Para Análise de Dados
Outros Cursos de Programação na DSA:
Machine Learning com Python e C++
Até a Parte 4.
Referências: