Machine Learning: o que é e qual é a importância para o profissional de TI

Você certamente já ouviu falar sobre Machine Learning e suas aplicações. Mas você compreende a importância dessa solução para os profissionais (...)

Autor: Rogério Ramalho

Você certamente já ouviu falar ou até pensou em trabalhar com Machine Learning e suas aplicações. Mas você compreende a importância dessa solução para os profissionais de Tecnologia da Informação, para o mercado de trabalho tecnológico e para toda a sociedade? Pense conosco!
Um sábado à tarde, livre de qualquer trabalho, é uma ótima oportunidade para relaxar e descansar a cabeça – quem sabe até para assistir a algum filme. Há alguns anos, era preciso se deslocar até uma locadora para escolher aquela produção empolgante, do gênero que mais interessa você. Com milhares de opções, a opinião dos funcionários do estabelecimento era de grande ajuda, mas nem sempre era tão certeira.
Naqueles tempos, você certamente não imaginava que algum dia um serviço de Streaming otimizaria todo esse processo de escolha. De lá para cá, muito mudou: sem sair de casa, é possível escolher um filme ou uma série enquanto está sentado no sofá, a partir de uma indicação do próprio aplicativo. É bem provável que a escolha será apropriada, pois uma série de fatores foram avaliados para chegar a essa sugestão.
Tudo isso foi possível graças ao Machine Learning, uma parte essencial da Inteligência Artificial (IA). Quer saber por quê? Continue lendo e veja o conteúdo completo que preparamos!

   Qual a importância do Machine Learning?

Os benefícios do Machine Learning não se resumem à facilitação do dia a dia das pessoas. Essa tecnologia é considerada a solução ideal para a redução de custos, a melhoria dos processos corporativos e o aumento da qualidade de entregas. Quem sabe como aplicá-la é um importante ativo para as empresas da Indústria 4.0.
É por isso que, para o profissional de TI, o conhecimento dos conceitos e das aplicações do Machine Learning é fundamental para alavancar a sua carreira. Foi pensando nisso que trouxemos este artigo sobre o assunto. Além de entender como funciona essa tecnologia, você vai descobrir por qual motivo essa é uma das habilidades – entre outras qualidades profissionais – mais desejadas no mercado e por que deve considerar trabalhar com Machine Learning.
 

   Afinal, o que é Machine Learning?

Machine Learning, na tradução literal, é a capacidade que determinadas máquinas têm de assimilar sozinhas novos aprendizados, a partir da análise de um grande volume de dados.
Para isso, a técnica utiliza algoritmos combinados ao Big Data e, assim, consegue identificar possíveis padrões com a ajuda de regras previamente definidas. Dessa forma, a máquina tem um sistema que pode adaptar o seu comportamento de forma autônoma.
O que isso significa? No Machine Learning, a máquina chega ao ponto de tomar decisões altamente alinhadas aos melhores resultados possíveis para determinada questão, com o mínimo de interferência humana – e até mesmo reproduzindo decisões e escolhas do homem.
Dessa forma, com o apoio dessa tecnologia, a Ciência da Computação tem a habilidade de tomar decisões com base em informações previamente compartilhadas pelo usuário, ou colhidas com o passar do tempo.
Mas você sabe qual foi a origem dessa solução e quem foi o seu brilhante criador?

  • Um pouco sobre a história do Machine Learning

O conceito de aprendizado da máquina surgiu em 1959, com Arthur Samuel — engenheiro do MIT considerado o precursor da Inteligência Artificial. Foi ele o primeiro a pensar em uma máquina com a habilidade de aprendizado e a capacidade de identificar padrões de maneira automatizada.
No entanto, o Machine Learning não decolou naquele momento. Foi somente mais tarde, com a expansão da Internet e do Big Data, que essa tecnologia conquistou espaço no mercado e começou a sua jornada de ser continuamente aprimorada para propiciar os melhores resultados.

   Como funciona o Machine Learning?

Em poucas palavras, o Machine Learning funciona a partir de regras estabelecidas por algoritmos, que permitem a criação de procedimentos responsáveis pela origem de uma compilação de dados. Essas informações logo são classificadas em padrões e, de maneira lógica, seguem com a identificação e a previsão de novos valores.
Por isso, a qualidade das informações e a exatidão dos dados é melhorada com o tempo a partir dessa tecnologia. Por outro lado, esse também é um dos desafios do mercado de TI.
Esse resultado pode ser obtido de duas formas: pelo aprendizado supervisionado e pelo não supervisionado. Dessa forma, existem duas grandes possibilidades para o Machine Learning, mas que podem se desdobrar em outras. Entenda a seguir!

      1. Machine Learning supervisionado

No Machine Learning supervisionado, o programa é treinado a partir da compilação de dados predefinidos. A partir disso, a cada novo dado recebido, novas decisões são tomadas.
Esse processo de treinamento é realizado por um programador, que indica as entradas que estarão diretamente alinhadas com os resultados esperados.
Na prática, o aprendizado da máquina supervisionado acontece quando o computador reconhece imagens de cachorros a partir da identificação de uma compilação de fotos categorizadas como “cachorros” e outras como “não cachorros”. A continuidade acontece por semelhança, a partir dos conceitos previamente estabelecidos.

      2. Machine Learning não supervisionado

Quando essa tecnologia não é supervisionada, a máquina busca por padrões de maneira automática, relacionando conjuntos de dados. Nesse caso, não há necessidade de que o programa tenha conhecimento prévio sobre as informações ou mesmo uma compilação de dados – diferentemente do que acontece no aprendizado de máquina supervisionado.
Sabe quando as fotos armazenadas em um celular ou em um computador são compiladas por rostos, sem que a associação seja verificada pelo usuário? É a atuação dessa modalidade da tecnologia! O mesmo acontece quando a loja virtual indica sugestões de produtos a serem comprados a partir daqueles que você adiciona ao seu carrinho.

      3. Machine Learning semissupervisionado

Também é possível encontrar uma forma de aprendizado de máquina que combina o modelo supervisionado com o não supervisionado — o semissupervisionado.
Agora que você já entendeu um pouco mais sobre o que é o Machine Learning e como ele funciona, conheça as principais vantagens do conceito e entenda como o aprendizado da máquina está revolucionando o mercado!

   Quais as vantagens do Machine Learning?

Como ferramenta da Inteligência Artificial, o Machine Learning já é uma realidade. A tecnologia é encontrada em muitos setores e seus benefícios são indiscutíveis. A partir de agora, você conhece os principais.

  • Entrega de serviços altamente personalizados aos clientes

O Machine Learning vem sendo utilizado com sucesso para melhorar uma identificação do cliente (ser humano) com a máquina, garantindo uma melhor experiência de compra ou de interação. Em consequência disso, ter profundo conhecimento dessa solução coloca o profissional em boa posição no mercado – afinal, é uma das profissões em alta.
Em outras palavras, Machine Learning é o que pode ser percebido quando um aplicativo de delivery de comidas sugere restaurantes a partir do seu histórico de compra ou quando uma loja virtual armazena o seu carrinho para que você consiga finalizar a compra com mais eficiência.
Como vimos no início deste texto, os serviços de streaming são também facilitadores na vida das pessoas, pois conseguem identificar qual o gênero ou estilo de música e de filmes preferidos, assim como prever quais novos artistas estão alinhados ao seu gosto.
Dessa forma, o Machine Learning consegue se aprofundar na compreensão das preferências de grupos, gêneros ou faixas etárias, permitindo experiências altamente personalizadas.

  • Automatização de processos em fábricas inteligentes

Também com o uso do Machine Learning, a lucratividade das empresas pode aumentar a partir da obtenção de processos mais ágeis e otimizados. Nesse cenário, os gargalos no fluxo de produção são identificados e ajustados sem a necessidade de que todo o processo sofra com longas pausas.
Outra vantagem é a possibilidade de automatizar mais etapas, gerando uma redução de custos significativa. Operadores podem ser substituídos por processos, garantindo a agilidade e a constância no desempenho.
Mas não pense que é só na esfera produtiva que o Machine Learning apresenta ganhos. Em etapas como o processamento de documentos fiscais, é possível garantir a ausência de erros ou de problemas oriundos de falhas humanas. Isso evita retrabalho e potenciais multas, sendo um dos campos revolucionados pelo uso do Big Data.

  • Melhoria na gestão de Recursos Humanos (RH)

Para os setores de RH, o Machine Learning pode auxiliar na identificação de funcionários desengajados, desmotivados ou mesmo desalinhados com o negócio e suas funções na empresa. Isso permite que as lideranças tenham uma ação mais proativa, prevendo problemas que possam levar ao desligamento (voluntário ou não) do colaborador.
Além disso, essa tecnologia proporciona uma notável otimização de tempo desse setor em relação ao recrutamento e seleção de novos colaboradores. Com um padrão para analisar os currículos recebidos pela empresa, não há a necessidade de dedicar um funcionário (ou uma equipe) para essa função – que é feita rapidamente pela máquina, por meio do cruzamento de dados.

  • Fortalecimento da segurança digital

Com o uso de algoritmos, é possível acompanhar transações e movimentações digitais, em busca de possíveis quebras de padrões. Dessa forma, fraudes, invasões e outros problemas que envolvem falhas de segurança podem ser identificados e corrigidos.
É com o aprendizado de máquina, por exemplo, que instituições financeiras conseguem barrar compras suspeitas realizadas por cartão de crédito. Da mesma forma, é assim que hospedagens de e-mail podem saber se uma conta está sendo invadida, adicionando verificações secundárias para evitar o problema.

  • Facilidade e eficiência na locomoção

Os aplicativos de GPS para trânsito modificaram a relação do motorista com a forma de definir um trajeto. É com o Machine Learning que essas soluções atuam, sugerindo rotas alternativas, indicando o melhor trajeto ou mesmo apontando a hora indicada de começar a viagem, com a finalidade de evitar atrasos na chegada ao destino final.
Além do congestionamento, esse tipo de aplicação traz como benefício a possibilidade de indicar as condições das ruas, apontando acidentes e até mesmo desvios. Isso torna a locomoção muito mais eficiente.

  • Maior eficiência na análise de dados

De maneira geral, o grande benefício do Machine Learning está ligado ao controle e à gestão dos dados. Com um grande volume de informações armazenadas, é essencial que as companhias possam aproveitar todo o potencial desse importante ativo. Dessa forma, os algoritmos podem ser combinados para a identificação de padrões estratégicos. Isso tem um grande valor para a tomada de decisões estratégicas.
Além disso, os dados passam a ser encarados de maneira mais contextualizada e podem contribuir efetivamente para que o negócio favoreça os clientes e tenha uma melhor saúde financeira.
Dessa forma, o profissional de tecnologia da informação (TI) passa a ser um grande aliado da gestão, permitindo que a empresa se desenvolva e seja mais competitiva no mercado a partir da análise de dados.
Por isso, os benefícios de usar o Machine Learning na empresa são tão evidentes – e essas são apenas algumas das vantagens do aprendizado das máquinas para um negócio.

   Quais as diferenças entre o Machine Learning e a Inteligência Artificial?

Quando comparamos conceitos tecnológicos, é comum que algumas confusões aconteçam. Nesse sentido, diferenciar Machine Learning de Inteligência Artificial é essencial para a boa compreensão da aplicabilidade de cada uma das soluções e de como isso se aplica na gestão da Tecnologia da Informação.
A IA abrange todos os sistemas criados para realizar tarefas que, originalmente, só poderiam ser realizadas por seres humanos. Ou seja, são produtos e soluções idealizados para substituir tarefas do homem e que, assim, beneficiam tanto empresas (que podem focar o seu negócio principal) quanto pessoas comuns (que podem se dedicar a tarefas mais divertidas).

  • Inteligência Artificial: aplicações práticas

Um exemplo de Inteligência Artificial está no aspirador de pó na versão robô. Ele consegue limpar a casa de forma autônoma, sem a necessidade da interação direta e constante do homem com o aparelho. Basta programá-lo pelo celular e acompanhar por lá seu desempenho.
Outro exemplo de IA é o carro autônomo, ainda que esteja em desenvolvimento. O objetivo é que ele faça com que os seres humanos não precisem mais guiar, por regra, os carros – o que, no futuro, pode ser incorporado por outros veículos, como caminhões e trens.
Já no campo de estudo da Inteligência Artificial está o aprendizado da máquina, o Machine Learning. Ou seja, é uma vertente que possibilita o uso de dados para que as máquinas aprendam de forma autônoma – seja no formato supervisionado, seja no não supervisionado, seja no semissupervisionado.
Mas Machine Learning e Inteligência Artificial podem ser encarados de maneira isolada? A resposta é simples: não. São áreas complementares, que caminham juntas, assim como acontece com o Deep Learning.

   Quais as diferenças entre Machine Learning e Deep Learning?

Seguindo a lógica das ramificações, que apontam inúmeras áreas possíveis de atuação para o profissional de TI, o Deep Learning – ou aprendizagem profunda – é um braço do Machine Learning. Ele utiliza algoritmos para implementar o aprendizado da máquina, por meio de redes neurais artificiais. Entender esses pontos é imprescindível para o profissional que quer se consolidar no campo de tecnologia.
Com essas redes neurais artificiais, as conexões cerebrais do homem são replicadas, permitindo a propagação de dados. O que ocorre é que, por meio do Deep Learning, as possibilidades da Machine Learning se multiplicam. É esse o estágio que faz com que a IA se aproxime do que vem sendo apresentado nos filmes de ficção científica.
Ao replicar o processamento de dados realizado pelo cérebro humano, a aprendizagem profunda vem permitindo desde o reconhecimento avançado de fala até a leitura facial e o reconhecimento de áudio com muito mais perfeição.

  • Deep Learning: aplicações práticas

Um exemplo prático de Deep Learning é a assistente virtual da Apple, a Siri. Para melhorar a fala e reduzir o aspecto robótico do som, foram utilizados algoritmos de Machine Learning e da aprendizagem profunda para definir padrões mais próximos aos humanos.

   Quais são as aplicações do Machine Learning no mercado?

Já falamos bastante sobre como o Machine Learning pode ser encontrado atualmente no mercado. Mas trata-se de uma automatização tão importante que ela já é inerente a muitas funções que encontramos nas empresas e nos serviços oferecidos.
Ao detectar informações cruzadas, o aprendizado da máquina consegue ser aplicado de muitas formas. Confira a seguir:

  • essa tecnologia permitiu a criação dos filtros e dos detectores de e-mails de spam;
  • foi possível melhorar a logística da indústria, com transportes mais eficientes e seguros;
  • bots de atendimento foram estruturados e preparados para responder a perguntas recorrentes;
  • doenças começam a ser identificadas por meio de máquinas e soluções tecnológicas, assim como diagnósticos ficaram mais completos e certeiros;
  • ofertas e serviços de streaming foram potencializados, atendendo exatamente ao que o cliente espera;
  • foram criadas inúmeras assistentes virtuais, preparadas para melhorar a qualidade das interações e a construção de soluções para perguntas diversas;
  • os mecanismos de busca foram aprimorados e conseguem entregar respostas cada vez mais exatas e alinhadas ao que é esperado;
  • softwares conseguem avaliar sentimentos e sensações por meio de interações e comportamentos em redes sociais;
  • com ajuda de outras vertentes da Inteligência Artificial e da Indústria 4.0, a análise de dados vem permitindo uma previsibilidade ainda maior do mercado e das possíveis oportunidades para as empresas.
   Quais os desafios do Machine Learning?

Ainda que a importância da IA e do aprendizado da máquina seja indiscutível, é importante levar em conta alguns pontos de atenção inerentes ao uso de dados para construir e encontrar soluções.
O esvaziamento da humanização das decisões é um deles. Afinal, ainda não é possível chegar em um cenário no qual dados e algoritmos sejam únicos e determinantes para que uma situação seja solucionada.
Outro ponto relevante é que apenas compilar dados e não aplicá-los de maneira estratégica não soluciona problemas – pelo contrário, pode ser ponto de partida para potenciais crises internas no setor de TI.
É necessário que as informações coletadas por meio do Machine Learning sejam direcionadas, analisadas de maneira eficiente e, mais do que isso, que sejam ponte para a construção de soluções. Para isso, o planejamento não deve ser ignorado. Só assim é possível fazer uma interpretação dos dados capaz de identificar padrões.
Para que o Machine Learning entregue resultados apurados e estratégicos, os profissionais devem ser altamente capacitados. E esse é um dos maiores desafios atualmente.
Especialistas no campo do aprendizado da máquina são valiosos e raros. Por isso, com a combinação entre um mercado robusto e um setor em franca expansão, é relevante que aqueles que atuam no campo da TI conheçam o seu perfil profissional e saibam como potencializar suas capacidades para atuar com um conjunto de dados e trabalhar com machine learning. 

   Por que o Machine Learning é importante para o profissional de TI?

O profissional de TI que deseja trabalhar com Machine Learning deve, antes de tudo, ampliar as suas habilidades em construir bancos de dados e estruturar sistemas que sejam seguros. Por isso, a capacidade deve estar atrelada a domínios mínimos de programação ou mesmo dos fundamentos da Ciência da Computação. A partir disso, já há motivos para comemorar: o potencial de contratação é alto, e a busca por esse perfil é crescente!
Por isso, toda dedicação ao aprendizado e o esforço valem à pena. É essencial lembrar que o aprendizado da máquina é um campo que vem sendo cada vez mais incorporado pelas empresas – principalmente aquelas que estão passando pela transformação digital.
É com a digitalização dos processos e a automatização do cotidiano, buscando maior segurança e otimização da rotina, que as empresas colocam o profissional com habilidades da área de Inteligência Artificial como um dos mais desejados!
Afinal, a ciência de dados é um dos campos de atuação mais promissores na atualidade. Tal tendência deve seguir firme pelos próximos anos, destacando como o crescente uso dessa tecnologia está criando a necessidade de se investir em Machine Learning.
No mais, o desenvolvimento do setor está nas mãos desse profissional, que deve ser versátil e capaz de identificar padrões que contribuam para a obtenção de melhores resultados de negócios.
Com grande popularidade, o segmento de Tecnologia da Informação carece de cientistas de dados aptos a criar, avaliar e escalar processos para análise automatizada de informações.
O Machine Learning permite que um grande volume de dados seja analisado e organizado de forma a permitir que equipamentos consigam tomar decisões e executar tarefas. Na prática, os resultados já são percebidos. Porém, ainda há um campo de atuação significativo a ser explorado pelo profissional de TI.
No momento atual, empresas estão cada vez mais dependentes da tecnologia e dos recursos da Inteligência Artificial. Por isso, o desenvolvimento de algoritmos e o monitoramento de dados para Machine Learning é, mais do que um segmento promissor, uma área atrativa para quem quer se consolidar no mercado.

   Qual o perfil ideal do profissional para trabalhar com Machine Learning?

O perfil do profissional de Machine Learning envolve diferentes requisitos, como capacidade de identificar fontes de conteúdos para essa solução e de montar um banco de dados amplo com o material coletado.
É preciso reunir uma grande quantidade de informação para “nutrir” essa tecnologia, pois ela precisará processar esse material e, com base em regras, modelos matemáticos e algoritmos, predizer padrões, gerar resultados desejados ou conexões. Esses mesmos dados e os resultados gerados poderão ser usados para essa solução adaptar seus modelos matemáticos e outros elementos.
Além disso, o profissional precisará:

  • ter domínio sobre fundamentos de programação, ciência da computação, engenharia de software e design de sistemas. Por sinal, é importante ter experiência nesses dois últimos campos, a fim de integrar o software de Machine Learning com o sistema de gestão da organização;
  • ter capacidade analítica para avaliar o sistema com frequência para descobrir pontos fracos e aperfeiçoar a solução de Machine Learning continuamente;
  • saber estatística, cálculo linear, álgebra e probabilidade para validar e melhorar os modelos desenvolvidos para o Machine Learning, a fim de que essa solução tome decisões melhores ao longo do tempo;
  • ter conhecimento estratégico para alinhar a solução de aprendizado de máquina com os objetivos da organização e o próprio mercado;
  • ter uma visão macro e sistêmica da empresa para conseguir adaptar a ferramenta ao negócio. Isso porque esse instrumento precisa ser integrado ao processo de tomada de decisão empresarial, a fim de contribuir com análises, indicadores e informações que ajudem a embasar as escolhas dos gestores;
  • conhecer linguagens de programação, como Python e R;

Também é importante conhecer ferramentas úteis ao trabalho na área de Machine Learning. Por exemplo, bibliotecas de código aberto para computação numérica que ajudam no desenvolvimento de redes neurais voltadas à identificação de correlações e de padrões. Uma delas é o TensorFlow.
Por sinal, outra plataforma que ajuda quem trabalha na área de aprendizado de máquina é o Cloud Machine Learning Engine, do Google. Essa solução gerenciada possibilita a cientistas de dados e desenvolvedores montar e executar modelos de aprendizado de máquina em produção. Ele entrega serviços de predição e treinamento, os quais podem ser utilizados individualmente ou em conjunto.

   Qual a rotina de um profissional especializado em aprendizado de máquina?

Inicialmente, o profissional que trabalha com Machine Learning deverá desenvolver um banco de dados com a informação necessária para nutrir essa solução. Esse banco de dados precisará ser integrado, unificado e, normalmente, o maior possível, pois, quanto mais conteúdo, melhor tende a ser o funcionamento do sistema e o seu “aprendizado”.
A coleta, a organização e a validação de dados correspondem a uma parte considerável do trabalho do profissional, que precisará fazer testes até achar correlações e configurações mais eficientes para a solução de Machine Learning.
O profissional também necessitará desenvolver e testar modelos matemáticos para empregar na solução, a fim de que ela consiga encontrar padrões, interconexões, tendências etc. Após achar um modelo adequado para lidar com o banco de dados, vem a etapa de desenvolvimento dessa “máquina”, ou seja, da solução de Machine Learning.
Esse é um dos principais objetivos de um engenheiro de Machine Learning, pois esse software, a partir dos dados analisados e das regras programadas, funcionará em prol dos propósitos para o qual foi desenvolvido.
Basicamente, podemos dizer que o profissional da área, sobretudo um engenheiro de aprendizagem de máquina, trabalhará com três grandes fases:

  • minerar, obter, modelar, “limpar”, organizar, melhorar, manipular e analisar dados;
  • testar modelos para a solução de Machine Learning;
  • implantar o modelo escolhido e desenvolver a solução de Machine Learning (para a empresa, projeto ou objetivo pretendido).

É claro que a rotina pode variar de empresa para empresa, bem como dependerá do projeto em que se trabalha, do seu ramo e dos objetivos que se pretende alcançar. Mas essas informações ajudam a ter uma noção mais clara do que aguarda um engenheiro de Machine Learning.

   Quais as formas de aprender Machine Learning?

Para aprender Machine Learning, é preciso se dedicar a conteúdos, soluções e métodos que não dizem respeito apenas ao aprendizado de máquina, mas que são importantes para esse campo. Muitos deles já foram citados anteriormente, como cálculo, estatística, linguagens de programação etc.
Esses conteúdos podem ser aprendidos em cursos. Além disso, fundamentos, princípios e mecânicas mais avançados de Machine Learning podem ser aprendidos de forma autônoma, isto é, por meio da leitura de livros, da visualização de vídeos ou da troca de conhecimento entre profissionais da área.
Só é importante ter em mente a necessidade de se manter atualizado em relação a novidades, tendências e práticas/técnicas que surgem nesse mercado, para melhorar continuamente como profissional.
Existem também plataformas que promovem competições de Machine Learning, em que os profissionais podem praticar o que sabem e obter experiência na área. Um exemplo é o Kaggle, que além de fomentar esses torneios, concede prêmios. Os vencedores também podem conseguir trabalho em empresas que investem em Machine Learning.
Outra forma de você adquirir conhecimento em Machine Learning, e que pode ser mais precisa e rápida, é fazendo um curso na área. Você também poderá complementar ou ampliar os seus conhecimentos em aprendizagem de máquina ao fazer treinamentos, capacitações e até outros tipos de cursos em outros campos. Por exemplo, na graduação em banco de dados, o estudante desenvolve habilidade com:

  • mineração de dados;
  • linguagem de programação com ênfase em Machine Learning;
  • técnicas estatísticas;
  • experiência em atuar com grandes contingentes de dados;
  • técnicas de modelagem de dados;
  • técnicas de segurança e administração dos dados.

Uma pós-graduação em Inteligência Artificial, por sua vez, pode capacitar o profissional a implementar soluções com base, entre outras coisas, em aprendizado de máquina. Também ajuda a implementar soluções com base em Inteligência Artificial e em Deep Learning.
Para trabalhar com Machine Learning é necessário gostar ou, ao menos, lidar bem, com a análise de dados. Além disso, é importante estar atento ao que envolve a empresa, seus stakeholders e o mercado, a fim de conseguir captar dados que possam ajudar a otimizar as operações e as relações da organização. E não se descuide de sua qualificação profissional, buscando de manter atualizado continuamente.
Ficou com alguma dúvida sobre aprendizado de máquina ou quer saber mais sobre cursos que abordam esse campo? Entre em contato com a nossa equipe para que possamos ajudar você a trabalhar com Machine Learning.
 
Agora que você já sabe qual a importância do campo para o profissional de TI, descubra o que as empresas buscam do profissional de Data Science for Business!
 
 

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