Como os profissionais de P&ampD podem aprender habilidades de aprendizado de máquina?

1 Avalie seus objetivos e histórico

Antes de mergulhar no ML, você precisa ter uma ideia clara do porquê você quer aprendê-lo e o que você quer alcançar com ele. Você deseja aplicar o ML aos seus projetos de P&D existentes ou deseja explorar novas oportunidades e desafios em domínios relacionados ao ML? Você tem uma sólida formação em matemática, estatística e programação, ou precisa se aprofundar nesses fundamentos primeiro? Dependendo de seus objetivos e histórico, talvez seja necessário escolher diferentes caminhos de aprendizagem e recursos que atendam às suas necessidades e preferências.

2 Escolha um formato e uma plataforma de aprendizagem

Há muitas maneiras de aprender ML, como cursos online, livros, podcasts, blogs, vídeos, webinars, workshops, bootcamps e muito mais. Cada formato tem suas próprias vantagens e desvantagens, como flexibilidade, custo, qualidade, interação e feedback. Você precisa considerar seu estilo de aprendizagem, orçamento, tempo e motivação ao escolher um formato e plataforma de aprendizagem. Por exemplo, se você prefere um aprendizado autônomo e acessível, você pode optar por cursos ou livros online. Se preferir uma aprendizagem estruturada e interativa, pode optar por bootcamps ou workshops.

3 Aprenda o básico e as ferramentas

Não importa o formato de aprendizagem e a plataforma que você escolher, você precisa aprender o básico e as ferramentas de ML primeiro. Os conceitos básicos incluem os conceitos, princípios, métodos, algoritmos e aplicações do ML, como aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, regressão, classificação, clustering, redes neurais, aprendizagem profunda, processamento de linguagem natural, visão computacional e muito mais. As ferramentas incluem linguagens de programação, estruturas, bibliotecas e plataformas que permitem implementar e implantar soluções de ML, como Python, R, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, Jupyter Notebook, Google Colab, AWS, Azure e muito mais.

4 Prática e experimentação

Aprender ML não é apenas sobre teoria e conceitos, mas também sobre prática e experimentação. Você precisa aplicar o que aprendeu a problemas e conjuntos de dados do mundo real e testar suas suposições e hipóteses. Você pode encontrar muitas plataformas e recursos on-line que fornecem projetos de ML e conjuntos de dados para vários níveis e domínios, como Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Google Dataset Search e muito mais. Você também pode usar seus próprios dados e problemas de P&D para praticar e experimentar o ML. Quanto mais você praticar e experimentar, mais você aprenderá e melhorará suas habilidades de ML.

5 Busque feedback e orientação

Aprender ML pode ser desafiador e frustrante às vezes, especialmente quando você encontra erros, bugs ou dificuldades. Você precisa buscar feedback e orientação de outras pessoas que tenham mais experiência e conhecimento em ML, como mentores, instrutores, colegas ou comunidades online. Você pode fazer perguntas, compartilhar seu trabalho, obter feedback e aprender com as perspectivas e soluções dos outros. Você pode encontrar muitas plataformas online e fóruns onde você pode interagir com outros alunos e especialistas em ML, como Stack Overflow, Reddit, Quora, Medium e muito mais.