Machine Learning e Deep Learning: quais são as tendências?

Se você achava que as máquinas inteligentes eram coisa do futuro, talvez seja hora de se preparar para comandá-las!

Há algum tempo, ideias como a Inteligência Artificial e a autonomia das máquinas pareciam termos futuristas que beiravam a ficção. Hoje, no entanto, fazem parte da realidade de muitas universidades e empresas, facilitando o dia a dia das pessoas e levando a tecnologia a um novo nível, como o Machine Learning e Deep Learning.

Mas antes de você pensar que isso tudo é realmente coisa de cientista do futuro, entenderemos um pouco melhor esses conceitos, como eles estão aplicados hoje e, é claro, quais oportunidades geram no mercado de trabalho. Fique por dentro e vem com a gente!

O que é Machine Learning?

Antes de entrarmos no conceito de Machine Learning, precisamos entender o que é a Inteligência Artificial — de onde surgiram todos os outros conceitos relativos a máquinas inteligentes. Inicialmente, essa tecnologia foi tida como a capacidade das máquinas de reproduzir um conhecimento humano.

De uma forma simples, esses complexos equipamentos liam os códigos executados por seres humanos para fazerem algo que fosse previamente programado, como buscar padrões e acionar tarefas a partir deles. Contudo, como dá para prever, essa é uma inteligência um pouco limitada e ainda dependente dos seres humanos.

A partir daí, as pessoas começaram a se perguntar se seria possível reproduzir o modo como o nosso cérebro aprende, fazendo com que as próprias máquinas também aprendessem a partir dos padrões expostos a elas. Foi assim que nasceu o Machine Learning.

O aprendizado da máquina coleta dados e aprende com eles, tudo com base em algoritmos. Assim, não apenas executa uma série de atividades pré-projetadas, mas também identifica qual é a melhor conduta em um determinado caso, tendo como base as maneiras como aquilo já foi resolvido antes.

É graças a esse aprendizado, por exemplo, que alguns equipamentos conseguem reconhecer imagens e determinar se ela é mesmo o que sugere. Sabe o aplicativo do seu banco que pede uma foto do seu rosto logo que cria a conta? Ou a câmera de reconhecimento facial do seu celular? É a máquina aprendendo que você é você, mesmo que não esteja sempre igual.

Mas é claro que isso tudo ainda seria muito limitado, como a Inteligência Artificial. Ainda que as máquinas “aprendessem” por si sós com base nesse infinito banco de dados, elas ainda não teriam a flexibilidade humana e deixariam muito a desejar em vários aspectos. Por isso, a tecnologia avançou para o Deep Learning.

O que é Deep Learning?

O Deep Learning é o próximo avanço em relação aos algoritmos da Inteligência Artificial. Ele constrói redes neurais artificiais que conectam informações e criam a partir delas, mesmo que nenhum ser humano interfira nesse processo.

Sua função é, basicamente, destrinchar uma informação, como uma imagem, em várias outras menores e conferir qual é a probabilidade de ela corresponder a algo específico. Tomemos como exemplo a Medicina, que se beneficia desse tipo de tecnologia para identificar potenciais doenças no corpo humano a partir da busca por padrões que batem ou não com a condição do paciente.

Então, podemos compreender que o Deep Learning, apesar de depender de programação de algoritmos, é muito mais independente do que o Machine Learning, por exemplo. Por isso, conta com aplicações distintas.

O uso de Big Data e Machine Learning é muito comum hoje em dia pelas redes sociais, por exemplo. Os algoritmos caçam os clientes potenciais de um produto e começam a sugerir itens a eles usando seu histórico de navegação, com base no tempo que dedicam a algumas páginas de produtos.

Já o Deep Learning é mais intuitivo e flexível, tornando o processo todo mais sutil. Uma empresa pode usar esse conceito para identificar o momento perfeito para fazer uma proposta ao cliente, por exemplo, ou identificar os sinais de que ele está pronto para comprar.

Como está o mercado de trabalho nessa área?

Agora, se gostou do que viu por aqui e tem interesse em trabalhar com Machine Learning e Deep Learning, saiba que existem muitas alternativas. Ao investir em uma pós em TI, por exemplo, você tem a oportunidade de atuar nessas áreas e abocanhar uma boa fatia desse mercado em evidência e bastante carente de profissionais qualificados.

Como é de se imaginar, não é tão simples assim conseguir desenvolver os códigos que levam às máquinas a tamanha inteligência. Para isso, é preciso anos de preparo e estudo, uma jornada longa, mas que certamente vale a pena.

Isso porque os profissionais de TI qualificados nessa área são muito procurados, principalmente para trabalhar em funções como:

• Data Science, ou Cientista de Dados — focado em realizar análises, desenvolver modelos estatísticos, fazer experimentos, trabalhar com a análise de negócios e criar modelos de Machine e Deep Learning;
• Engenheiro de Machine Learning Power BI e Deep Learning — quando integrado a outros sistemas, pode trabalhar na previsão de dados, no desenvolvimento de modelos, na automatização de algoritmos etc.;
• Analista — é quem quantifica os problemas dos negócios que precisam ser solucionados pelo Machine Learning e Deep Learning;
• Pesquisador — um dos campos mais vastos na área, atua junto a universidades, indústrias e parques tecnológicos, descobrindo e investigando novos modelos e códigos.

O que fazer para entrar na área?

Em geral, para entrar nesse mercado, além da preparação teórica, é preciso ter alguma experiência. Por isso, quem inicia não começa trabalhando diretamente com os códigos. Na maioria dos casos, essas pessoas são boas com skills multidisciplinares, conhecem bastante de programação e banco de dados, além de serem muito boas com Matemática.

Além disso, é possível ingressar na área de Machine Learning e Deep Learning por meio de outras áreas, como Biologia, Química, Medicina, Administração e assim por diante. Dessa forma, uma especialização na área de TI ou especificamente em Inteligência Artificial pode fazer toda a diferença.

Como mostramos, a tecnologia é uma área em constante ascensão e desenvolvimento. E isso estimula a alta demanda por profissionais qualificados. Então, se você se identifica com essa área, saiba que uma boa formação pode impulsionar sua carreira, abrindo diversas possibilidades.

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