O que é a aprendizagem mecânica?

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aprendizagem de máquinas

medida que mais indústrias reconhecem o valor monetário da aprendizagem de máquinas, espera-se que o mercado global de aprendizagem de máquinas cresça a uma taxa de 38.8% CAGRde $21,17 mil milhões em 2022 para 209,91 mil milhões em 2029. Este crescimento exponencial criará um mercado de trabalho competitivo. O recrutamento de talentos de topo tornar-se-á um desafio, contudo, o software de recrutamento correcto ajudará os recrutadores e especialistas de RH a identificar os candidatos certos.

O que é a aprendizagem mecânica? Definição

Vamos começar com o básico.

A aprendizagem mecânica é o estudo de inteligência artificial (AI) e informática. O seu foco está na utilização de dados e algoritmos de aprendizagem de máquinas para imitar a forma como os humanos aprendem e prevêem resultados sem serem explicitamente programados para o fazer. Em resumo, um modelo de aprendizagem de máquinas introduz dados históricos para prever novos valores de saída.

A Inteligência Artificial (IA), por outro lado, é o processo de utilização de um conjunto complexo de algoritmos de aprendizagem de máquinas, tais como a aprendizagem profunda de pensar como os humanos e imitar as acções humanas. A aprendizagem profunda, como parte da aprendizagem de máquinas e da inteligência artificial, é responsável por imitar a forma como os humanos ganham conhecimento.

Em outras palavras, um Aprendizagem de Máquina O algoritmo analisa os dados fornecidos, e a inteligência artificial é o cérebro que toma medidas com base nos dados fornecidos.

A forma como utilizamos a aprendizagem de máquinas difere de empresa para empresa, dependendo do conjunto de dados envolvidos e das necessidades individuais da empresa.

Para que é utilizada a aprendizagem mecânica?

O objectivo da aprendizagem mecânica é que os utilizadores alimentem um algoritmo informático com o máximo de dados possível. Os programas de aprendizagem de máquinas analisam depois os dados e tomam recomendações e decisões com base na informação fornecida.

Através de algoritmos, a aprendizagem de máquinas permite aos programadores identificar padrões nos dados do utilizador final e criar modelos matemáticos baseados no reconhecimento de padrões. A informação recolhida é utilizada para criar e implementar aplicações preditivas no sistema de aprendizagem da máquina.

Hoje em dia, a aprendizagem mecânica está embutida em todo o lado, por exemplo em::

- pesquisas na internet,

- filtros de correio electrónico,

- website e recomendações de compra,

- software bancário capaz de detectar transições invulgares.

O âmbito da aprendizagem mecânica está a expandir-se para incluir agora redes neurais, aprendizagem profunda, e software de reconhecimento da fala incorporado em aplicações, telefones, e altifalantes inteligentes. Desenvolvimentos futuros poderão ver pessoas apoiadas por assistentes pessoais facilmente disponíveis, programados com processamento de linguagem natural, para ajudar a gerir a nossa vida quotidiana.

Aprendizagem da máquina
Codificação e Programação - Informática e TI

A aprendizagem de máquinas é versátil e pode ser aplicada a várias aplicações, como por exemplo:

  • Gestão da relação com o cliente (Software CRM) - a aprendizagem da máquina analisa os e-mails e incita os representantes de vendas a responderem às mensagens mais urgentes. Isto permite às equipas gerir múltiplos pipelines de vendas e automatizar processos repetitivos.
  • Business intelligence - a aprendizagem mecânica é utilizada para identificar pontos de dados de valor, reconhecimento de padrões de pontos de dados, e anomalias.

  • Sistema de informação de recursos humanos - a aprendizagem de máquinas filtra através de aplicações e identifica os melhores candidatos. 

  • Automóveis com auto-aprendizagem - aprendizagem de máquinas embutida em automóveis semi-autónomos com detecção parcial de objectos.

  • Assistentes virtuais - os assistentes inteligentes utilizam modelos de aprendizagem de máquinas supervisionados e não supervisionados para compreender o contexto natural da fala e da oferta.

Exemplos de aprendizagem mecânica

Quando bem feita, a aprendizagem da máquina pode personalizar a experiência do consumidor dentro do seu negócio. No século XXI, a personalização é a chave, como a recente investigação do consumidor "indica 80% dos consumidores são mais propensos a fazer uma compra quando as marcas oferecem experiências personalizadas".

Pense no Netflix como um exemplo. Embora muitos de nós tenhamos Netflix, se não reparou, a primeira página e as recomendações diferem para cada utilizador. Não só isto, mas também a miniatura que acompanha o mesmo filme ou série.

Fonte - Netflixtechblog

Netflix, tal como qualquer outra plataforma com bom desempenho, recolhe montes de dados de utilizadores, alimenta-os de aprendizagem de máquinas e utiliza a inteligência artificial para fazer recomendações humanas personalizadas a cada utilizador.

Os engenheiros empregados pela Netflix analisam os hábitos dos telespectadores com base em múltiplos factores. O sistema de recomendação incorporado na Netflix estima a probabilidade de um utilizador assistir a um determinado título com base em vários factores:

  • Ver histórico
  • Categoria, ano de lançamento, género
  • Que outros espectadores com preferências semelhantes observam (e vários outros)

As técnicas de aprendizagem de máquinas utilizadas pela Netflix continuam a aprender com os hábitos de visualização dos utilizadores. Assim, sempre que vemos um filme ou uma série, a Netflix está a recolher dados de entrada valiosos, alimentando o algoritmo de aprendizagem da máquina nos bastidores, e a actualizar as nossas recomendações com base na análise de dados. Quanto mais nos envolvemos com o Netflix, mais actualizado e preciso é o algoritmo, e as nossas sugestões.

É assim que, ao sermos sugados para o mundo da Netflix, o seu algoritmo de recomendação personalizada produz $1 mil milhões por ano em valor a partir da retenção de clientes.

Como aprender sobre a aprendizagem mecânica?

Como em qualquer papel, existe um conjunto particular de competências que os recrutadores ou especialistas de RH irão procurar junto dos cientistas de dados.

O melhor lugar para começar é com os conceitos fundamentais, tais como:

  • Noções básicas de Informática

  • Estrutura dos dados (árvores binárias, matrizes, listas ligadas)

  • Estatística e Probabilidade (regra Bayes, modelos de mistura Gaussiana, e o processo de decisão Markov)

  • Conhecimento de programação (variáveis, funções, tipos de dados, declarações condicionais, loops)

  • Gráficos 

Ao nível básico, os engenheiros de aprendizagem de máquinas devem possuir um excelente domínio da matemática, estatística, e a capacidade de resolver problemas analíticos.

Em particular, os Especialistas e Recrutadores de RH podem estar atentos a engenheiros de aprendizagem de máquinas com conhecimentos de Matrizes, Vectores, e Multiplicação de Matrizes. Funções avançadas de aprendizagem de máquinas também requerem o conhecimento de robótica, IA, e aprendizagem profunda.

Um engenheiro de aprendizagem de máquinas trabalha com algoritmos de classificação ou algoritmos de regressão. As três principais categorias de aprendizagem de máquinas são: aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada, e aprendizagem de reforço.

Os candidatos devem também possuir conhecimentos de várias ferramentas, técnicas e linguagens de programação tais como Python, R, Java, e C++.

O que é um modelo na aprendizagem de máquinas

Um modelo na aprendizagem de máquinas é um ficheiro concebido para identificar padrões ou para tomar decisões a partir de conjuntos de dados nunca antes vistos com um mínimo de intervenção humana. Um cientista de dados treina o modelo de aprendizagem de máquinas com um grande conjunto de dados e optimiza os algoritmos de aprendizagem de máquinas para identificar padrões ou resultados do conjunto de dados.

Modelos de aprendizagem de máquinas

Em termos de modelos de aprendizagem de máquinas, a maioria deles baseia-se em algoritmos de aprendizagem de máquinas. Geralmente, são classificados como algoritmos de regressão que se enquadram na aprendizagem supervisionada de máquinas, e aprendizagem não supervisionada de máquinas que são de algoritmos agrupados.

Algoritmos de aprendizagem supervisionada ou aprendizagem supervisionada por máquinas são utilizados para classificar os dados ou fazer previsões precisas. Sob o algoritmo de aprendizagem supervisionada, há necessidade de intervenção humana para rotular, classificar e introduzir os dados no algoritmo.

Algoritmos de aprendizagem sem supervisão ou aprendizagem sem supervisão, utilizar algoritmos de aprendizagem de máquinas para analisar e agrupar conjuntos de dados não etiquetados. Como os dados não têm de ser etiquetados, não há necessidade de intervenção humana.

Procura de especialistas em aprendizagem de máquinas

Os especialistas em aprendizagem de máquinas são muito procurados?

De acordo com DevSkiller Top IT Skills Report 2022, dentro da Data Science, a aprendizagem de máquinas ficou em segundo lugar (24.04%) em termos de importância para os objectivos empresariais. Espera-se que esta tendência continue a crescer à medida que mais empresas tecnológicas incorporem a aprendizagem de máquinas nos seus processos diários.


Em 2021 a Data Science viu um crescimento de 259%, tornando-se os clientes DevSkiller que mais rapidamente cresceram em termos de TI estavam a testar as competências DevSkiller. Como as empresas reconhecem o verdadeiro valor dos dados, os Data Scientists podem ajudá-los a tirar o máximo partido da informação disponível.

Em 2019, de facto, o papel do engenheiro de aprendizagem de máquinas viu um 344% crescimento no número de destacamentos, ocupando o primeiro lugar como o melhor emprego nos EUA.

Como cada indústria passa por uma transformação digital, as funções dos computadores e das tecnologias da informação continuarão a ser muito solicitadas. Prevê-se que o número de posições neste sector aumente em 11% de 2019 a 2029.

Descarregue a sua cópia gratuita do relatório completo de competências informáticas DevSkiller 2022

Como avaliar os profissionais da aprendizagem mecânica para recrutamento?

Se é um recrutador ou especialista de RH encarregado de recrutar um engenheiro de aprendizagem de máquinas, há algumas coisas que precisa de saber.

  1. A partir de 2022, há uma grande procura de engenheiros de aprendizagem de máquinas e uma falta de talento devido à falta de experiência. Se ler este artigo, deve saber que existem certas qualidades e capacidades, para não mencionar programas e técnicas de aprendizagem de máquinas, os cientistas de dados precisam de saber.

  2. Este é ainda um campo relativamente novo para recrutadores e especialistas de RH. Para recrutar os melhores candidatos, introduza um teste de aptidão de aprendizagem mecânica no seu processo de recrutamento.

  3. Lembre-se, a avaliação técnica melhora as hipóteses de contratação de talentos qualificados. Candidatos que, ao serem recrutados, podem começar a correr no terreno.

Teste de competências de aprendizagem de máquinas: qual escolher?

Para avaliar as competências práticas dos potenciais candidatos e a sua capacidade de trabalhar num ambiente de trabalho real, um teste de competências de aprendizagem de máquinas devem satisfazer os seguintes critérios:

  • Demonstrar a qualidade do trabalho profissional

  • Duração do teste (o tempo máximo deve ser de 1-2 horas)

  • Instruções fáceis de seguir

  • Capacidade de adequar o nível de dificuldade às capacidades do candidato

  • A solução deve ser verificada quanto à sua qualidade e garantir o seu funcionamento em situações extremas

  • Ser representativo da situação real de trabalho e fornecer aos candidatos todos os recursos necessários

  • Dar aos candidatos acesso a bibliotecas, estruturas, e várias ferramentas que normalmente teriam à sua disposição 

Como avaliar a capacidade de aprendizagem de máquinas - Veja agora

Encontrar um teste de aprendizagem de máquinas fiável e preciso não tem de ser um desafio. Por exemplo, a metodologia RealLifeTesting™ criado por DevSkiller reproduz o ambiente de trabalho da vida real em que os candidatos irão trabalhar.

RealLifeTesting™ examina a capacidade do prospecto para construir aplicações ou características, examinando as suas competências práticas. Durante o teste de competências práticas, é permitido o acesso a recursos como o GitHub, Stack Overflow, e Google.

Como recrutador, pode enviar o teste para qualquer parte do mundo e ter os resultados gerados automaticamente. Tempo é dinheiro, e com DevSkiller RealLifeTesting™ identificar um bom candidato à aprendizagem de máquinas é fácil.

Imagem: Pexels

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