Machine Learning com algoritmo em Python

26/04/2020 às 19:34 Novidades

Machine Learning com algoritmo em Python

Trabalhar com programação exige que você esteja o tempo todo atualizado e saiba quais são as tendências da profissão para o futuro. Isso ocorre porque a tecnologia se desenvolve e evolui com cada vez mais velocidade e, se você não estiver antenado no que acontece, é bem possível que fique para trás em relação aos seus concorrentes.

Por essa razão, hoje vamos abordar um assunto muito pertinente para todos que desejam seguir atualizados: O Machine Learning com algoritmo em Python. Afinal, o que é isso e por que eu deveria entender mais sobre o assunto? Vamos responder essas e outras dúvidas no texto de hoje, confira!

O que é Machine Learning?

Podemos definir Machine Learning como a aplicação de inteligência artificial (IA) que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da própria experiência, ou seja, sem ser exatamente programado para que esse aprendizado ocorra.

O Machine Learninig se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos.

Um exemplo simples e didático disso é um software de jogo de xadrez em que uma pessoa joga contra a máquina. Quando o Machine Learning é aplicado nele, a máquina pode aprender a cada novo jogo, analisando as estratégias das pessoas que jogam contra ele e melhorar as suas próprias estratégias.

O processo de aprendizado começa com observações ou dados, como exemplos, experiência direta ou instrução do próprio programador para de procurar padrões nos dados e tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos que são fornecidos.

O objetivo é fazer com que computadores aprendam automaticamente sem intervenção ou assistência humana e realizem ajustes e alterações de acordo com as necessidades.

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Como aprender o Machine Learning com algoritmo em Python?

Como você pôde perceber, o conceito de Machine Learling pode ser aplicado em diversas situações e de diferentes modos.

Por isso, é importante sabermos quando o aplicar dentro da nossa área de trabalho é sempre muito importante. Separamos aqui alguns passos para que você possa aprender, na prática, como aplicar o Machine Learning com algoritmo em Python. Eles são:

  • Entenda os conceitos de estatística descritiva, inferencial e probabilidade
  • Amplie seus conhecimentos sobre séries temporais
  • Estude mais sobre conhecimento mineração e regras de associação
  • Compreenda os principais fundamentos da inteligência artificial

Vamos falar um pouco mais profundamente sobre cada um deles e mostrar como você pode aprender o Machine Learning com algoritmo em Python de uma maneira mais simples.

Entenda os conceitos de estatística descritiva, inferencial e probabilidade

Estatística é uma das palavras-chave quando estamos falando de machine learning com algoritmo com Python. Estatísticas descritivas são breves coeficientes descritivos que resumem um determinado conjunto de dados, que podem ser uma representação do todo ou uma amostra de uma determinada coisa.

As estatísticas descritivas são divididas em medidas de tendência central e medidas de variabilidade (chamadas spread, em inglês).

As medidas de tendência central incluem média, mediana e moda, enquanto as medidas de variabilidade incluem o desvio padrão, a variância, as variáveis mínimas e máximas e a curtose e assimetria. É claro, outros conceitos que aparecem para que você possa entender isso por completo são os de inferencial e probabilidade.

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Amplie seus conhecimentos sobre séries temporais

Se você realmente deseja aprender machine learning com algoritmo em Python, ampliar seus conhecimentos sobre séries temporais é essencial.

Podemos definir uma série temporal como uma série de pontos de dados indexados na ordem do tempo. Ou seja, uma série temporal é uma sequência tomada em sucessivos pontos igualmente espaçados no tempo, ou uma sequência de dados em tempo discreto.

Pode até parecer um conceito complicado para quem nunca teve contato com isso, mas com um pouco mais de conhecimento você descobre que não se trata de nenhum bicho de sete cabeças.

Estude mais sobre conhecimento mineração e regras de associação

Outro ponto muito importante a ser estudado é a área da mineração e das regras de associação.  Regras de associação são velhas conhecidas de qualquer um que trabalha com programação.  

Traata-se das famosas instruções “if-then” (Se-então) que ajudam a mostrar a probabilidade de relacionamentos entre itens de dados em grandes conjuntos de dados em vários tipos de bancos de dados.

A mineração de regras de associação pode ser aplicada em diversos locais e é amplamente usada para ajudar a descobrir correlações de vendas em dados transacionais ou em conjuntos de dados médicos.

Compreenda os principais fundamentos da inteligência artificial

É inevitável que você tenha que entender tudo sobre inteligência artificial se quiser aprender machine learning com algoritmo em Python.

Mesmo que para muitas pessoas isso seja o básico, é importante ler e ter em mente tudo o que deve ser aprendido nesse sentido. Alguns desses principais fundamentos a serem estudados são:

  • Aprender
  • Raciocinar
  • Resolução de problemas
  • Percepção
  • Aprendizado de linguagens

Estudar todos esses conceitos desde o seu significado mais básico até áreas mais profundas com certeza te dará uma base essencial para que você possa saltar e adquirir novos conhecimentos de forma muito mais tranquila.

Não tente aprender tudo o que há de mais complexo de primeira. Em vez disso, dê um passo de cada vez e perceba que esses novos desafios demandam tempo.

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De fato, aprender Machine Learning com algoritmo em Python não é algo para qualquer um fazer. Entretanto, apesar das dificuldades que pode surgir em sua jornada, quando você adquire esse tipo de conhecimento, consegue também se destacar dentro do mercado de trabalho e andar em conjunto com a evolução tecnologia.

Em tempos onde tudo muda muito rápido, entender quais são as tendências e conseguir domina-las significa também entender o que o futuro nos aguarda. E esse é um diferencial que todos queremos ter.

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