São Paulo — InkDesign News — No âmbito do machine learning, muitos profissionais enfrentam resistência devido à matemática necessária para atuar na área. Contudo, a complexidade pode ser superada com um aprendizado estruturado e recursos adequados.
Arquitetura de modelo
Para aqueles que aspiram a cargos de pesquisa, como Research Engineer ou Research Scientist, uma sólida formação em matemática é imprescindível. Além disso, a escolha da empresa influencia diretamente nos requisitos; instituições como Deepmind e Google Research requerem um domínio minimamente de nível de graduação em áreas como matemática ou estatística.
“Você precisa saber matemática para trabalhar com machine learning?”
(“Do you need to know maths to work in machine learning?”)— Autor não revelado
Treinamento e otimização
Uma abordagem focada nos fundamentos da matemática, especialmente em estatística, é essencial. É particularmente importante entender distribuições de probabilidade e testes de hipóteses, que formam a base para modelos de aprendizado. Conforme indicado pela Kaggle, a relação entre educação superior em campos quantitativos e remuneração é significativa.
“A maioria das funções são na indústria, então as habilidades matemáticas exigidas não estão no nível de um doutorado.”
(“But I would be lying if I said these qualifications do not give you an advantage.”)— Autor não revelado
Resultados e métricas
O aprendizado de áreas como cálculo e álgebra linear é igualmente crucial, visto que muitos algoritmos de machine learning são baseados em conceitos de otimização, como o gradient descent. O domínio dessas disciplinas, aliado ao conhecimento em estatística, permite a construção de modelos robustos e precisos.
As aplicações práticas do conhecimento em matemática são amplas, desde a análise de dados até a implementação de sistemas de decisão complexos. A necessidade de uma formação matemática rigorosa pode variar conforme o setor; no entanto, o aprendizado contínuo e a prática são sempre recomendados para se destacar na área.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
