A importância do aprendizado de máquina para cientistas de dados

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Simon Tavasoli

Last updated February 6, 2018


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O que é aprendizado de máquina?

Simplificando, Machine Learning é a subárea central da inteligência artificial. Isso faz com que os computadores entrem em um modo de autoaprendizagem sem programação explícita. Quando alimentados com novos dados, esses computadores aprendem, crescem, mudam e desenvolvem por si mesmos.

O conceito de aprendizado de máquina já existe há algum tempo. No entanto, a capacidade de aplicar cálculos matemáticos de forma automática e rápida a grandes volumes de dados está agora ganhando impulso.

O aprendizado de máquina tem sido usado em vários lugares, como o carro autônomo do Google, os mecanismos de recomendação on-line - recomendações de amigos no Facebook, recomendações da Amazon e detecção de fraudes cibernéticas.

Por que Aprendizado de Máquina?

O campo de aprendizado de máquina está em constante evolução. E junto com a evolução vem um aumento na demanda e importância. Há uma razão crucial pela qual os cientistas de dados precisam de aprendizado de máquina, ou seja: "Previsões de alto valor que podem orientar melhores decisões e ações inteligentes em tempo real sem intervenção humana".

Aprendizado de máquina como uma tecnologia ajuda a analisar grandes blocos de dados, facilitando as tarefas de dados cientistas em um processo automatizado e está ganhando muito destaque e reconhecimento. O aprendizado de máquina mudou a forma como a extração e a interpretação de dados funciona, envolvendo conjuntos automáticos de métodos genéricos que substituíram as técnicas estatísticas tradicionais.

Então, quão drasticamente é o aprendizado de máquina revolucionando a avenida de análise de dados?

A análise de dados tem sido tradicionalmente caracterizada pela abordagem de tentativa e erro - uma que se torna impossível de usar quando existem conjuntos de dados grandes e heterogêneos em questão. É por essa razão que o big data foi criticado por ser exagerado . A disponibilidade de mais dados é diretamente proporcional à dificuldade de trazer novos modelos preditivos que funcionem com precisão. As soluções estatísticas tradicionais são mais focadas na análise estática que é limitada à análise de amostras que são congeladas no tempo. Obviamente, isso pode resultar em conclusões não confiáveis ​​e imprecisas.

Vindo como uma solução para todo esse caos está o Machine Learning propondo alternativas inteligentes para analisar grandes volumes de dados. É um avanço da ciência da computação, das estatísticas e de outros aplicativos emergentes do setor. O aprendizado de máquina é capaz de produzir resultados e análises precisos, desenvolvendo algoritmos rápidos e eficientes e modelos orientados a dados para processamento em tempo real desses dados.

Como a ciência de dados evoluirá com o aumento popularidade do aprendizado de máquina na indústria?

Aprendizado de máquina e ciência de dados podem trabalhar de mãos dadas. Levar em consideração a definição de aprendizado de máquina - a capacidade de uma máquina de generalizar o conhecimento a partir dos dados. Sem dados, há muito pouco que as máquinas possam aprender. Na verdade, o aumento no uso de aprendizado de máquina em muitas indústrias funcionará como um catalisador para impulsionar a ciência de dados para aumentar a relevância. O aprendizado de máquina é tão bom quanto os dados que recebe e a capacidade dos algoritmos de consumi-lo. No futuro, os níveis básicos de aprendizado de máquina se tornarão um requisito padrão para os cientistas de dados.

Dito isto, uma das habilidades mais relevantes em ciência de dados é a capacidade de avaliar o aprendizado de máquina. Na ciência de dados, não há escassez de coisas legais para fazer os novos algoritmos brilhantes para lançar dados. No entanto, o que falta é porque as coisas funcionam e como resolver problemas não padronizados. É onde o aprendizado de máquina entrará em ação.

Treinamento de certificação da Simplilearn

Com o Machine Learning sendo uma mania, é importante que os cientistas de dados aprendam. É por isso que a Simplilearn introduziu um programa revolucionário de certificação Machine Learning que fornece um treinamento de nível avançado sobre os aplicativos e algoritmos usados.

Este treinamento lhe dará uma experiência prática em múltiplas e altamente procuradas habilidades de aprendizado de máquina, tanto em aprendizado supervisionado como não supervisionado. Nossa abordagem exclusiva de estudo de caso garante que você esteja trabalhando com dados conforme aprende.

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Simon Tavasoli is a Business Analytics Lead with more than 12 years of hands-on and leadership experience in various industries. He has led the development of many analytic projects that drive product and marketing initiatives. He has more than 10 years of experience teaching Data Science, Data Visualization, Predictive Analytics, and Statistics.


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