Conforme eu havia divulgado nas redes sociais, agora a pouco rolou uma live com o Téo Calvo no Twitch. Diferente das lives que o Téo costuma fazer, a pegada de hoje foi diferente. Ele encarou o desafio de ensinar os conceitos básicos de Machine Learning ou aprendizado de máquina do zero.
Para alinhar as expectativas e ajustar seu conteúdo, Téo já perguntou de cara quem tinha familiaridade com o termo ou trabalhava na área. Pelo que pude entender, a maioria tinha pouco ou nenhum conhecimento: o que é bom, pois a proposta era ensinar do zero.
A apresentação foi realizada em cinco etapas:
- Quem é Téo e de onde ele é?
- A máquina aprende? (com exercícios práticos sobre frutas, células e Star Wars)
- Fechando um ciclo
- Treinando o modelo no Python
- Perguntas
Quero deixar registrado que a didática do Téo é incrível. Seus exemplos de definição de atributos ou variáveis para caracterizar as frutas, as células e os clones do Star Wars foram sensacionais.
Um exemplo muito bom que ele usou foi o “de trás para frente” no reconhecimento de padrões das células. Esse exercício faz você pensar em como definir os atributos e como criar regras para agrupá-los.
No meio da apresentação, ainda tivemos um esquema de uma Árvore de Decisão funcionando perfeitamente como se estivesse operando no Python. Explicações sobre coeficiente de Gini, amostras, valores e classificação também foram muito bem abordados.
Também foram abordados os temas de banco de dados e como ele faz para organizar seus dados dentro do próprio banco utilizando várias fontes e ferramentas de ETL.
Por fim, fomos para o Python aprender a construir e treinar modelos de machine learning. Ele apresentou a técnica de árvore de decisão e comentou sobre Random Forest (conjunto de árvores de decisão), Gradient Boosting Machines e Support Vector Machine.
Para completar, ensinou a salvar o modelo para usar em outro programa e subiu tudo no GitHub.
Meus amigos, posso dizer que foi uma aula e tanto. Permaneci durante 2 horas e 30 minutos colado na tela do computador aprendendo tudo que conseguia. Ainda teve recomendação do livro “”, do André Carvalho.
Para encerrar, fomos apresentados à documentação do scikit-learn: Machine Learning in Python. Que documentação bem feita, cheias de exemplos e ainda por cima com as fórmulas estatísticas disponíveis.
Você deve estar achando que foi muito bom essa live, não é mesmo? E como foi!
Mas olha! Se você não conseguiu assistir tudo ou não sabia da existência desse conteúdo; separa um tempinho e acessa o canal do Téo no Twitch, que o vídeo vai ficar disponível por 60 dias.
