Agora, até este ponto do curso, falamos sobre carreiras em Python e
falamos sobre ser um desenvolvedor back-end, usando Python, sobre testes e automação, sobre ser um desenvolvedor Python geral
e fazer scripts, ser um software engenheiro e apenas escrevendo software usando Python.
Mas ainda não tocamos no assunto de aprendizado de máquina ou analista de pesquisa.
Cientista de dados.
Analista de informações.
E você vê todos esses campos meio que se sobrepõem, então o que é aprendizado de máquina?
Quando falamos sobre aprendizado de máquina, você deve manter este diagrama em mente, você
verá que tudo começa com A. EU. ou inteligência artificial, que significa simplesmente uma inteligência humana exibida por máquinas.
Um A. EU. é, bem, uma máquina que age como um humano.
E, atualmente, em nosso setor, temos algo chamado narrow ehi, ou seja, as máquinas podem ser tão boas
ou até melhores do que os humanos em uma tarefa específica, por exemplo, detectar doenças cardíacas por imagens ou
no jogo de go ou até mesmo nos videogames.
Mas estreito A. EU. que temos atualmente significa apenas que essas máquinas podem fazer apenas uma coisa muito bem.
Eles não podem ser como os humanos e ter múltiplas habilidades.
Isso é chamado geral A. EU. e é algo de que estamos muito, muito distantes.
Agora, o aprendizado de máquina é um subconjunto de A. EU. e o aprendizado de máquina é uma abordagem para
tentar alcançar inteligência artificial por meio de sistemas que podem encontrar padrões em um conjunto de dados.
E, na verdade, a Stanford University descreve o aprendizado de máquina como a ciência de fazer
os computadores funcionarem sem serem programados explicitamente.
Ou seja, fazer com que as máquinas façam coisas sem que digamos especificamente para fazer isso, depois faça aquilo e depois faça
isso.
E não se preocupe, exploraremos isso mais ao longo da seção.
Agora, você também deve ter ouvido falar de aprendizado profundo e aprendizado profundo ou redes neurais profundas é apenas uma
das técnicas para implementar o aprendizado de máquina.
Por enquanto, você pode apenas pensar nisso como um tipo de algoritmo.
Mas então temos essa coisa de ciência de dados e muitas vezes as funções de uma ciência de dados e de um especialista em
aprendizado de máquina são bastante coincidentes.
E a maioria das descrições de trabalho, na verdade, nem mesmo tem uma distinção clara entre o que é um especialista em aprendizado de
máquina e um especialista em ciência de dados na área de dados.
Ciência significa simplesmente analisar dados, observá-los e, em seguida, fazer algo com eles, geralmente algum tipo de
objetivo de negócios.
Então, quando falamos sobre aprendizado de máquina, há muita sobreposição com a ciência de dados.
Portanto, nos próximos dois vídeos, falaremos sobre esses dois tópicos, porque ambos
se relacionam e se sobrepõem.
E ele não pode fazer um sem o outro porque você precisa ser capaz de entender os dados e trabalhar com eles
para fazer qualquer uma dessas coisas.
E é por isso que quando falamos sobre carreiras, muitas vezes coisas como aprendizado de máquina, cientista de
dados, analista de dados ou analista de pesquisa são semelhantes porque todos trabalham com dados.
E a partir desses dados, eles desejam derivar algum tipo de ação para o negócio, para a empresa ou para
a pessoa.
Tudo bem.
Isso é o suficiente por agora.
Vamos passar para o próximo vídeo.