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Se você tem interesse em criar uma Inteligência Artificial, provavelmente pesquisou muitas ferramentas essenciais de programação para esta área da tecnologia. Assim, uma boa combinação que pode elevar o seu nome no mercado de trabalho é a criação de um projeto de Machine Learning em Python. Mas, você sabe como executar esse projeto e como esses dois conceitos estão relacionados?
Empresas como Google, Spotify e Netflix utilizam esta famosa linguagem de programação e você não pode ficar de fora. Por isso, para te ajudar iremos mostrar a você todo um passo a passo completo sobre como criar um projeto de Machine Learning em Python do zero.
Aqui, você aprenderá esses conceitos e entenderá um pouco mais sobre como programar utilizando esta ferramenta. Venha com a gente neste texto. Boa leitura!
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IA e Machine Learning
O que é Machine Learning?
Antes de tudo, é necessário entender o que é Machine Learning. Esse ponto é muito importante, pois muita gente o confunde com o conceito de Inteligência Artificial.
Na verdade, Machine Learning, segundo a IBM, é um braço, uma ramificação da própria IA que foca no autoaprendizado para otimizar a sua precisão numa atitude futura.
Para explicar melhor, uma máquina que tenha IA, mas sem o conceito de Machine Learning, vai executar uma série de funções de acordo com os dados e algoritmos nela escritos por um programador. Mas, caso necessite de uma mudança, há uma necessidade maior da intervenção desse profissional.
Já numa IA com Machine Learning isso não ocorre. O “aprendizado de máquina” ocorre de acordo com o ambiente analisado pelos algoritmos, que são treinados para realizar previsões e assim tomar novas decisões por ela mesma, sem a necessidade de intervenção humana. Para entender um pouco melhor, veja este artigo sobre Inteligência Artificial.
Criando um projeto de Machine Learning com Python: 5 dicas
Neste tópico daremos algumas dicas de como criar o seu primeiro projeto de IA usando Python e Machine Learning.
Não se desespere se não der certo de primeira. A persistência e a paciência são uma ferramenta de todo profissional de ciência de dados e, por isso, não se acanhe em pesquisar no Google sobre possíveis mensagens de erro. Agora, veja 5 passos para fazer o seu projeto.
- 1. Instale o Python
A linguagem mais usada no mercado é o Python, o que é perfeito para iniciantes na programação.
Segundo a EBAC, ela se tornou popular por conta da sua simplicidade ao criar linguagens com códigos de 3 a 5 vezes menores do que os escritos em Java, por exemplo.
Além disso, ela é bastante versátil e bastante útil para criar Inteligência Artificial por ter muitas bibliotecas disponíveis para desenvolver esta tecnologia, muitas vezes usada em Chatbots, por exemplo. Portanto, veja como instalar Python neste link.
- 2. Construa um ambiente virtual
Instalou o Python? Ótimo, mas antes disso, é necessário construir um ambiente virtual, pois isso isolará o seu computador de qualquer interferência. Ele funciona como uma pasta isolada para que nela, você crie o seu projeto, sem influência de softwares dentro do seu computador.
Você pode usar, por exemplo, o Pycharm, que, para configurar um ambiente virtual, basta escolher Virtualenv para confirmar a criação no local onde será criado o projeto. Outro programa também é o Jupyter, mas ele é um pouco mais complexo para iniciantes neste caso.
- 3. Instale uma biblioteca
O trabalho do cientista de dados é facilitado com o uso de bibliotecas que fornecem ferramentas já praticamente prontas para que você consiga fazer mineração, estrutura e análise de dados.
As mais comuns em Python são: Tensor Flow, PyTorch e Scikit Learn.
Recomendamos para quem esteja começando, usar a Scikit Learn por ser mais focada nos pilares de Machine Learning, ao passo que as duas anteriores são mais voltadas para o Deep Learning, o que é mais recente e não é nosso foco aqui.
- 4. Hora de escolher uma interface
Uma interface interessante que pode deixar o seu projeto de Machine Learning com Python atraente é a da Jupyter. Ela é uma excelente escolha por ser de código aberto, permitindo a união de código e texto, bem como visualização de elementos HTML, dados e equações.
Usar uma interface pode ser interessante para que você teste a máquina após a alteração do código em tempo real, o que permite ser de alto valor para quem esteja interessado em ver os resultados práticos do experimento.
- 5. Hora de testar e aprender
Agora que tem tudo instalado, é hora de testar e fazer experimentos com o seu projeto de Machine Learning com Python. O mais importante aqui é não ter medo de errar. Afinal, um cientista de dados que busca maior compreensão na área precisa passar por essa etapa e principalmente não desistir.
Para isso, em caso de qualquer erro que surja, pergunte ao Google, pois você pode encontrar uma resposta por lá.
Além disso, você pode se qualificar ainda mais em Machine Learning nos cursos da Infnet. Aqui, você tem uma série de opções para a sua carreira dentro deste segmento. Veja mais a nossa lista de cursos de machine learning:
