O que devo aprender antes do aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina (ML) tem um impacto significativo em vários setores. A sua capacidade de analisar dados e prever resultados cria novas oportunidades em áreas como a saúde e as finanças. No entanto, é importante estabelecer uma base sólida antes de mergulhar no aprendizado de máquina. Este artigo descreverá os pré-requisitos necessários e mostrará como um bootcamp de ciência de dados e IA pode ajudá-lo em sua jornada rumo ao aprendizado de máquina.

1. Matemática: o núcleo do aprendizado de máquina

Os algoritmos de aprendizado de máquina estão profundamente enraizados na matemática. Para compreender e aplicar efetivamente esses modelos, é bom compreender conceitos matemáticos fundamentais:

Álgebra Linear: em particular, o aprendizado profundo depende da álgebra linear em modelos de aprendizado de máquina. Compreender vetores, matrizes e operações matriciais pode ajudar a compreender como os algoritmos processam dados.
Cálculo: entender como os algoritmos se otimizam requer um conhecimento sólido de cálculo, especialmente de cálculo diferencial. Por exemplo, a descida gradiente usa derivadas para minimizar o erro de previsão de um modelo.
Probabilidade e Estatística: o aprendizado de máquina depende do pensamento probabilístico para gerar previsões. Para avaliar a incerteza nos modelos, é essencial compreender conceitos como probabilidade condicional, teorema de Bayes e diversas distribuições.

Embora esses conceitos possam parecer complexos, eles são introduzidos na prática em programas de ciência de dados, como o Data Science e AI Bootcamp em Code Labs Academy, onde os alunos podem ver as aplicações imediatas da matemática em projetos do mundo real.

2. Habilidades de programação: a espinha dorsal do aprendizado de máquina

A implementação de modelos de aprendizado de máquina requer algumas habilidades de programação. Python para ciência de dados é a linguagem mais comumente usada neste campo devido à sua natureza amigável e amplo suporte de biblioteca. Uma compreensão fundamental de Python é necessária ao aprender a gerenciar com eficácia grandes conjuntos de dados. Com pacotes como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch, Python se destaca como a linguagem preferida para aprendizado de máquina.

3. Manipulação de dados: preparando seus dados para aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina requer dados e, para garantir sua eficácia, muitas vezes requer limpeza e transformação.

Data Wrangling: Os dados raramente chegam em perfeitas condições. Antes de poder usá-lo em seus modelos, você precisa abordar valores ausentes, valores discrepantes e inconsistências. Pandas é uma ferramenta importante para esse processo.
Visualização de dados: para identificar tendências, padrões e valores discrepantes em seus dados, é importante visualizá-los usando gráficos e tabelas. Bibliotecas como Matplotlib e Seaborn facilitam a exploração de seus dados e a seleção de recursos.

4. Conceitos básicos de aprendizado de máquina

Antes de nos aprofundarmos em modelos mais complexos, é útil compreender alguns conceitos básicos de aprendizado de máquina:

Aprendizagem Supervisionada vs. Não Supervisionada: Na aprendizagem supervisionada, trabalhamos com dados rotulados, enquanto a aprendizagem não supervisionada é baseada em dados não rotulados. Cada abordagem atende a propósitos diferentes em tarefas de classificação e agrupamento.
Treinamento, validação e teste: para garantir que os modelos funcionem de maneira eficaz em cenários do mundo real, eles devem ser testados, validados e treinados em dados invisíveis. A divisão dos seus dados em conjuntos de teste, validação e treinamento ajuda a garantir que o modelo generalize bem e reduz o risco de overfitting.
Overfitting e Underfitting: um modelo é considerado overfitting se tiver um desempenho excelente nos dados de treinamento, mas tiver dificuldades com novos dados, enquanto será considerado underfitting se for muito simples. A chave para construir modelos eficazes reside em encontrar o equilíbrio certo entre viés e variância.

5. Introdução aos principais algoritmos de aprendizado de máquina

Depois de dominar o básico, você poderá explorar algoritmos de aprendizado de máquina mais complexos:

Regressão Linear: Este método para prever variáveis contínuas é simples, mas essencial. Ele serve como base para técnicas mais avançadas e é provavelmente um dos primeiros modelos que você encontrará.
Regressão Logística: Ao resolver problemas com resultados categóricos, a regressão logística é essencial. É frequentemente usado para tarefas de classificação binária.
Árvores de decisão: as árvores de decisão são fáceis de entender e implementar porque dividem os dados com base nos valores dos recursos. Eles podem ser aplicados a tarefas de regressão e classificação.
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN é um algoritmo simples que faz previsões com base na proximidade de pontos de dados no espaço de recursos.

6. Comece com um Bootcamp

Um programa de aprendizado estruturado como o bootcamp de ciência de dados e IA em Code Labs Academy pode fornecer a orientação e a clareza que você precisa se quiser se aprofundar aprendizado de máquina, mas não sei por onde começar. Se você não tiver certeza sobre os custos e o que exatamente o bootcamp envolve, confira este artigo explicando tudo em detalhes.

Por que escolher um Bootcamp online?

Currículo Abrangente: Adquira conhecimentos básicos em um só lugar que abrangem tópicos como álgebra, programação, manipulação de dados e aprendizado de máquina.
Aprendizagem prática: participe de projetos práticos que refletem os desafios de negócios.
Mentoring: Além das aulas incluídas durante um bootcamp, você receberá aconselhamento pessoal e suporte de seus instrutores experientes.
Orientação de carreira:Obtenha suporte na construção de seu portfólio e na preparação para uma carreira em ciência de dados ou inteligência artificial.

Para iniciar sua jornada no campo do aprendizado de máquina, é importante ter um conhecimento sólido em matemática, programação, processamento de dados e nos conceitos fundamentais de aprendizado de máquina. Ao dominar essas áreas, você se prepara para o sucesso como profissional de aprendizado de máquina. Com aprendizado estruturado e experiência prática em bootcamps online, você está no melhor caminho para uma carreira gratificante em ciência de dados ou inteligência artificial.

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