Eu estive assistindo as formações de Machine Learning por me interessar bastante no assunto. Vi até agora dois cursos, e sinto que entendi o básico de como o processo funciona. Mas, não é tudo muito simples?
Trate os dados, analise a situação, escolha o algoritmo, crie o modelo. Eu sei que em um contexto de maior escala cada um desses passos envolveria um trabalho muito maior, mas, para mim, todo o processo que realmente envolve ML é bastante simples. Os algoritmos já estão prontos e você só precisa analisar a performance de cada um. Como até mesmo indicado em um artigo da Alura, a própria Scikit Learn te oferece um tutorial de qual algoritmo usar em seu modelo (https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html).
Eu sei que ainda há muito a aprender: algoritmos de clusterização e regressão, além de tópicos como NLP e Deep Learning. No entanto, o meu ponto é: um profissional especializado em Machine Learning interage com o modelo em algum meio mais significativo do que já me foi apresentado, ou ele é somente um Cientista de Dados que sabe um pouco de Inteligência Artificial?
Digo isso porque, até então, os códigos de ML parecem ser bem fáceis de se criar, levando menos que algumas linhas, e a maior parte do tempo você passa olhando para os dados e gráficos, considerando que modelo usar.
Lembrando que sou somente um iniciante, é claro.
