[vc_row][vc_column][vc_column_text]Agora que você já sabe o que é Machine Learning, vamos entender um pouco mais do papel que esse profissional desempenha.
Dentro das carreiras de dados o Machine Learning Engineer foi o último que surgiu, cuidando da parte de monitoramento e colocando os modelos em produção, estruturando e deixando mais fácil do Data Scientits fazer o deploy.
Para ficar mais fácil vamos começar analisando as etapas de um projeto de Data Science para melhor entendimento.
No primeiro momento é onde ocorre a questão e o entendimento de negócio, o cliente apresenta os problemas e a seguir é feito compreensão real da dor do cliente. Depois do entendimento das raízes dos problemas chegamos na fase de coleta de dados, onde ocorre bastante SQL, requisições e APIs espalhados em um único local. Após essa etapa é feita a limpeza de dados, onde se entende o que é problema sistêmico e o que é um problema intrínseco do negócio.
Depois é feito a exploração de dados, onde usam-se técnicas e estatísticas para entender o fenômeno que se está modelando através dos dados, nesse momento que se gera insights, para entender variáveis e o modelo que será melhor aplicado. Passando para etapa de modelagem que é onde o algoritmo começa aprender e se aplica transformações e separações para preparar os dados.
Dessa fase em diante começa o algoritmo de Machine Learning, onde aplicam-se os algoritmos para aprender o comportamento ou tarefa desejada, em seguida se faz a avaliação desse algoritmo separando o que é bom ou não e depois dessa análise de performance do modelo ele irá para a produção, onde passa para um ambiente Cloud para onde o dispositivo da internet consegue consumir as predições que o modelo fornece. A continuação desse processo é papel do Machine Learning Engineer. Obviamente o desenvolvimento em si não é tão simples quanto parece.[/vc_column_text][us_separator][us_image image=”7381″][us_separator][vc_column_text]
Responsabilidade do Machine Learning depois do processo
Tudo começa com a produtização do pipeline de dados, onde se pega todas as tarefas, desde a coleta de dados até modelo de produção, para se tornar um produto fácil escalável, fácil manutenção, lembre-se de sempre guardar de forma organizada para que outros profissionais trabalhem.
Depois de se tornar um produto vamos integrar o modelo, exemplo: frontend consome as predições dos seus modelos, sempre que o usuário entra e a página da home está carregando o frontend consome a predição do modelo e fala a propensão de produtos do cliente, logo não pode demorar para retornar se não torna o site mais lento, para isso precisamos integrar em outros sistemas respeitando os requisitos. Por último é necessário criar técnicas de monitoramento, onde se cria as métricas para saber se o modelo está acertando ou se os erros estão aumentando, como está a distribuição das variáveis, etc.
Explicando o processo
O Data Scientits coleta os dados, treina o modelo e após isso ele irá para produção para ser aplicado, a partir deste ponto começa o papel do Machine Learning.
Lembrando que os clientes podem consumir o resultado através de backend, website, aparelho móvel e IBA, para conectar as pessoas que precisam das predições com os modelos que o fornecem é necessário faz uma API (Ligação entre os dois mundos, cliente e serviço, conforme explicamos em nossas redes sociais) os clientes passam a fazer pedidos para API, ela irá interpretar a requisição e se tem permissão para acessar esses dados.
Os dados da API são dados não tratados, ou seja, os dados não vêm com as transformações que usamos lá no treinamento do modelo. Logo, é necessário mudar os dados RAW para a feature, assim será feita a predição.
Podemos usar de exemplo a seguinte ideia: uma pessoa tem o aplicativo e quer ver a predição do faturamento das lojas. Uma feature é a idade do usuário, quanto tempo a loja está aberta. Essa feature é guardada na Feature Store, onde se encontra várias feature, que os Data Scientits criaram para poder modelar e treinar os modelos de Machine Learning.
Dentro do Feature Store, nesse caso, nós encontraríamos dentro dele diversos dados, como a data em que a loja começou a operar. Então a API, vai para Feature Story e recupera as features solicitadas pelo modelo que foi treinado para fazer esta predição, e retorna para o modelo Machine Learning com o conjunto de feature, ele faz a predição e retorna para a API, que devolver a informação para o cliente.
Esse exemplo seria um processo simples, a diferença é que você tem as feature pré calculado dentro de uma Feature Store, que precisa ser atualizado sempre. *Feature Consumpotin, é o processo de consumir as Feature.
Para manter a feature store atualizada é necessário consultar o Data Warehouse, onde fica os dados modelados (feito pelo Data Engineer), para criar um feature e assim armazenar na feature store, esse processo é chamado de Feature Creation.
Fique com um modelo visual do exemplo.[/vc_column_text][us_separator][us_image image=”7360″][us_separator][vc_column_text]Essa imagem representa todo o papel do Machine Learning Engineer, voltado para produção e não desenvolvimento, ajudando os Data Scientits a colocar modelos em produção mais rápido.
O Machine Learning ajuda criando as classes onde os Data Scientits importam e reescrevem os métodos para fazer o treinamento, depois do modelo treinado e devolvido com todos os métodos usados e features criadas é aplicada em produção.
Esperamos que tenha ficado mais fácil de você entender como funciona o papel do Machine Learning Engineer, se tiver alguma dúvida, comentário ou sugestão ficaremos felizes em ajudar e responder. É importante lembrar que temos conteúdos rápidos e de grande ajuda em nossas redes sociais, lá também colocamos caixas de perguntas para ajudar no que for possível no seu caminho de conhecimento e aprendizado.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Para começar a compreender essa área mais recente no mercado precisamos voltar um pouco na aprendizagem e entender o que é Machine Learning e qual a sua diferença com a inteligência artificial. Esse termo em inglês tem a tradução para o português como aprendizado de máquina, se prestarmos bastante atenção nessas duas palavras elas podem explicar perfeitamente o que é Machine learning, mas vamos por parte, certo?
O que é Machine Learning?
Machine Learning(ML) é uma subcategoria da Inteligência Artificial (IA)que possibilita a criação de sistemas capazes de aprender e tomar decisões sem uma programação explícita. Em vez de seguir instruções rígidas, os algoritmos de ML identificam padrões em grandes quantidades de dados, ajustando seu comportamento com o tempo para otimizar suas respostas.
Por exemplo, pense nas recomendações de produtos no Amazon ou nas sugestões de filmes no Netflix. Ambas as plataformas utilizam ML para oferecer experiências personalizadas aos seus usuários. No entanto, essa tecnologia vai muito além do comércio e do entretenimento, com impactos em setores como saúde, finanças e segurança cibernética.
Como funciona?
O processo de aprendizado de máquina envolve a alimentação de grandes volumes de dados em um algoritmo. Este algoritmo aprende com os dados e começa a identificar padrões ou tomar decisões com base nas informações processadas. Há três tipos principais de aprendizado de máquina:
Aprendizado supervisionado: Os algoritmos recebem dados rotulados, ou seja, eles sabem qual deve ser a saída correta e ajustam seus modelos com base nesses exemplos. É como ensinar uma criança a associar a palavra “gato” com a imagem de um gato.Exemplo: Classificação de e-mails como “spam” ou “não spam” usando milhares de exemplos pré-classificados.
Aprendizado não supervisionado: Neste caso, os dados não são rotulados, e o algoritmo deve descobrir padrões por conta própria. Ele agrupa informações semelhantes, como um detetive que encontra conexões ocultas entre pistas.Exemplo: Segmentação de clientes com base em comportamentos de compra.
Aprendizado por reforço: Aqui, o algoritmo aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base nas decisões que toma.Exemplo: Algoritmos que controlam robôs ou veículos autônomos, onde a máquina ajusta suas ações com base no sucesso ou fracasso de suas decisões.
Diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial
Apesar de estarem relacionados, Machine Learning é uma técnica dentro do campo mais amplo da Inteligência Artificial. Enquanto a IA se refere a qualquer sistema que simule aspectos da cognição humana, como o reconhecimento de fala ou visão, o ML utiliza dados para melhorar sua precisão ao longo do tempo, sem necessidade de intervenção humana constante.
Para entender a diferença de forma prática, considere a IA como o guarda-chuva de tecnologias, enquanto o Machine Learning seria uma ferramenta específica dentro deste guarda-chuva. Outros campos sob a mesma tecnologia incluem o processamento de linguagem natural (NLP) e a visão computacional.
Aplicações de Machine Learning
O machine learning está presente em diversos aspectos do cotidiano, muitas vezes de forma invisível. Aqui estão algumas áreas de destaque:
Assistentes virtuais: Siri, Alexa e Google Assistente são movidos por algoritmos de machine learning para reconhecer padrões de voz e adaptar suas respostas às preferências do usuário.
Recomendações: Plataformas como Spotify, YouTube e Netflix utilizam o ML para sugerir conteúdo com base nos hábitos de consumo dos usuários.
Saúde: Algoritmos de ML são usados para prever doenças e analisar imagens médicas, acelerando diagnósticos e permitindo tratamentos mais precisos. Por exemplo, o uso de ML no diagnóstico de câncer de pele por meio da análise de imagens digitais .
Financeiro: Os bancos utilizam ML para detectar fraudes em transações e avaliar a credibilidade de um cliente com base em seu histórico de crédito .
Automatização: O machine learning permite a automação de tarefas repetitivas e a análise de grandes volumes de dados de forma eficiente, economizando tempo e reduzindo erros humanos.
Personalização: Proporciona experiências mais personalizadas, como recomendações de produtos e serviços que são ajustados ao perfil do usuário.
Tomada de decisão mais rápida: Em setores como finanças e saúde, o machine learning permite que as decisões sejam tomadas de forma quase instantânea, reduzindo a necessidade de intervenção humana.
Desafios:
Qualidade dos dados: O desempenho dos algoritmos depende fortemente da qualidade dos dados fornecidos. Dados incompletos ou enviesados podem levar a conclusões erradas.
Interpretação dos resultados: Muitos modelos de ML são tratados como “caixas-pretas”, onde é difícil entender exatamente como uma decisão foi tomada. Isso pode ser um problema em setores que exigem alta transparência, como a saúde.
Preocupações éticas: A falta de supervisão humana pode gerar preocupações em relação à privacidade e ao uso indevido de dados pessoais. Além disso, algoritmos de ML podem perpetuar preconceitos existentes se treinados com dados enviesados.
O futuro do ML
Com a expansão do Big Data e a evolução das tecnologias de computação em nuvem, o machine learning continuará a transformar diversos setores. Segundo especialistas, o mercado de IA deverá alcançar um valor de 190 bilhões de dólares até 2025 , impulsionado pelo uso crescente de machine learning em áreas como automação, análise preditiva e robótica.
Além disso, novas pesquisas estão focadas em AutoML, que promete democratizar o acesso ao machine learning ao automatizar grande parte do processo de criação de modelos, permitindo que até aqueles sem grande conhecimento técnico utilizem essas tecnologias em suas empresas.[/vc_column_text][us_separator size=”small”][vc_column_text]Referências:
[vc_row][vc_column][vc_column_text]A tecnologia sempre esteve presente no imaginário popular. Basta lembrarmos de clássicos do cinema ou da literatura, como os filmes “De Volta para o Futuro” ou os clássicos de Júlio Verne “Vinte mil léguas submarinas” e “Viagem ao Centro da Terra”.
Mas a participação da tecnologia na vida dos seres humanos perpassa fases, mídias e concepções diferentes. Hoje, o cognitivo, antes restrito à mente humana, já habita o mundo das máquinas com assistentes virtuais e influenciadores artificiais, por exemplo, que já fazem parte do nosso dia a dia. Mas você sabia que suas origens são bem anteriores à Internet ou às redes sociais? Para entendermos melhor, basta olhar para a história da própria IA.[/vc_column_text][vc_column_text]O precursor: foi em 1961 que a IBM desenvolveu e demonstrou o chamado “Shoebox”, precursor dos sistemas de reconhecimento de voz atuais. Esse dispositivo foi capaz de executar funções matemáticas e reconheceu 16 palavras faladas, além dos dígitos de ‘0’ a ‘9’. Operado por meio de um microfone, o aparato convertia sons de voz em impulsos elétricos. Iniciou-se a discussão em torno de processamento de linguagem natural aqui: o IBM Shoebox representou o limiar das pesquisas nesse campo e também influenciou o desenvolvimento em setores como reconhecimento de fala, incluindo sistemas de discagem por voz, roteamento de chamadas e controle automatizado de aparelhos.
O início dos chatbots: em 1965, o cientista da computação Joseph Weinzenbaum programou “Eliza”, precursor dos chatbots, um sistema capaz de simular o processo de conversação entre máquina e humanos. Rodava no Mainframe IBM 7094, de apenas 37 bits.
O papel do Processamento de Linguagem Natural (PLN): objeto de grande debate entre acadêmicos, tecnólogos e outros especialistas do setor, é um componente fundamental para analisar e interpretar dados não estruturados, como e-mails, boletins eletrônicos de saúde, postagens em redes sociais etc. Por meio da codificação de algoritmos, a PLN permite que as máquinas sejam capazes de extrair o significado do texto e, a partir disso, crie relatórios e sentidos. A solução visa ajudar os negócios a manterem assistentes virtuais atualizados com as respostas mais recentes e reduz o tempo que consome o processo de atualizações manuais.
Entendendo interações com precisão: existem formas de interação mais palpáveis hoje, muito além de textos prontos. Pouco tempo atrás, um modelo de classificação do IBM Watson Assistant foi projetado para entender, com mais precisão, o objetivo ou intenção de um usuário final ao interagir com um assistente virtual e para permitir que os administradores treinem o sistema com mais rapidez.
A voz metálica em desconstrução: aos poucos, a voz metálica dá espaço a um aspecto mais natural da fala, algo que está em curso na evolução da tecnologia para os próximos anos. Até mesmo o conceito de “influenciador artificial”, a exemplo do que vemos na Magalu, que se tornou uma personagem importante frente ao engajamento com seus clientes, deve se solidificar no futuro.
O aprendizado da máquina e o futuro: quando se desenvolve um conjunto de aprendizado de máquina – ou Machine Learning -, o sistema aprende conforme o uso: os algoritmos são criados a partir dos dados analisados e da geração de respostas/insights, numa engenharia pré-construída e dotada de regras. Os dados fazem a máquina evoluir com o tempo. No método tradicional, cria-se um conjunto de regras para gerar uma resposta a partir do processamento dos dados introduzidos.
Quando inserimos todo esse contexto nas diferentes esferas da sociedade, temos a revolução: bancos, lojas, instituições educacionais, entidades governamentais, indústria da saúde e tantas outras buscam, em ritmo compassado, as soluções tecnológicas que assistentes virtuais e inteligência artificial podem oferecer. Se essa tecnologia escalou em rápida velocidade nos últimos cinco anos, temos uma promissora década pela frente.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Roberto Celestino, especialista em inteligência artificial da IBM Brasil[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Existem muitos materiais distintos sobre implementação de dados e com a constante evolução do mercado é importante sempre falar sobre o assunto. Hoje decidimos compartilhar com você algumas questões relacionadas a Data Engineer ou Engenharia de Dados. Vamos falar um pouco no que ela consiste e o porquê de ser tão importante.
Mas fique calmo, aqui nesse artigo vamos deixar apenas o que realmente importa, ou seja, sem enrolação. No final eu garanto que você vai saber como esse profissional atua, as suas responsabilidades e ferramentas. Então, vamos lá?
Para começar, o que é um Data Engineer?
É a pessoa que encontra as tendências no conjunto de dados e desenvolve algoritmos para tornar dados brutos em informação útil. O Data Engineer é o cara responsável pela plataforma de dados, ele irá organizar os dados Data Source, estruturar, arquitetar e modelar para assim disponibilizá-los para o Output Layer. Ficou complicado? Espera um pouquinho que já vai ficar mais fácil.
Vamos ver agora um exemplo para ficar tudo mais claro. Imagine um tipo de negócio, podendo ser ele E-commerce, marketplace, software as a service (SaaS) ou media company. Podemos dizer que cada modelo de negócio tem suas fontes de dados, vamos usar o e-commerce como exemplo.
No e-commerce existem vários tipos de pontos de contato (vamos chamar assim nesse primeiro momento), esses pontos de contatos podem ser lojas virtuais, aplicativos, campanhas de marketing e a própria e-commerce platform, que basicamente são os meios pelo qual o cliente tem contato com a sua empresa. Em uma loja virtual ele pode navegar pelas páginas do site, colocar produtos no carrinho, conhecer promoções, assim como no aplicativo que seria como uma extensão da loja virtual. E o que todos esses pontos de contatos tem em comum? Dados, todos são fontes de dados.
As fontes de dados então seriam toda interação que o cliente tem com a empresa, quais campanhas funcionam, onde os clientes clicam e quais páginas que eles mais acessam, por exemplo. A forma mais fácil para analisarmos todos esses dados e torná-los uteis, seriam organizá-los, e é aí que surge o Data Lake que nada mais é um lugar para você organizar os dados para que seus usuários finais conhecidos como Output Layer usem essas as informações de uma forma rápida, confiável e simples.
É nesse momento que encontramos a Arquitetura de Dados e a Modelagem de dados, pois afinal você, futuro Data Engineer, precisa saber como transportar todos os dados para o Data Lake. Além de apenas transferir os dados você vai precisar organizá-los e moldá-los para encaminhar aos seus usuários finais os Output Layer.
Um infográfico para você observar melhor como funciona todo esse processo, repare que não ligamos o Data Lake ao Output Layer justamente porque entre eles existem Arquitetura e a Modelagem de Dados.
Sendo assim podemos entender que as responsabilidades de um Data Engineer vai além de apenas armazenar dados para fins analíticos (Data Lake), veja agora mais algumas responsabilidades de um Engenheiro de Dados:
Desenhar estratégias de processamento
Estabelecer política de Data Governance
Disponibilizar dados para Data Scientist e outros analistas
Criar implementação de modelo de Machine Learning
E qual conhecimento necessário para se tornar um Data Engineer?
Como você pode perceber pelo tópico anterior alguns conhecimentos na área de Ciência da Computação, Engenharia, Matemática Aplicada ou alguma outra área relacionada a TI são necessários para um bom desempenho, afinal esse papel requer um conhecimento técnico pesado.
Para se tornar um profissional será necessário experiência em várias linguagens de programação, sendo elas Python e Java, e conhecimento do design de banco de dados, SQL. Confira mais algumas áreas que você irá precisar de conhecimento:
Transferência e aplicação de dados
Segurança de dados
Estatística e Data Science
Quais ferramentas de Cloud usar?
Para conseguir armazenar e processar grandes níveis de dados é necessária uma ferramenta para te auxiliar nesse processo, pois assim você terá mais segurança e confiança para processar seus dados. Existem diversas plataformas que podem te auxiliar nesse processo, sendo alguma delas:
Cada uma dessas plataformas pode te ajudar de formas extraordinárias, todas possuem particularidades excepcionais, no qual vale a pena você pesquisar e conhecer para enfim se aprofundar.
Você sabia das certificações de Engenheiro de Dados?
Existem apenas algumas certificações específicas para Engenharia de Dados, mas há muitas outras de Ciência de Dados e Big Data que podem te auxiliar na sua jornada. Vou deixar aqui um link para você conhecer um pouco mais sobre as certificações. Nós da Fast Lane ficaríamos contentes e lisonjeados em acompanhar a sua trajetória de perto.
E aí? Você ainda tem alguma dúvida sobre como ser um Data Engineer? Acredito que não, mas caso tiver é só deixar nos comentários das nossas redes sociais que vamos te ajudar. Se quiser um conteúdo completo sobre Arquitetura de Dados e a Modelagem de dados comente também em nossas redes que vamos preparar mais um conteúdo exclusivo![/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Artigo redigido por Mayara Pimentel – adaptado por Karina Ríos e com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
