Machine Learning - Cases, Práticas e Tendências - PrograMaria

IA, ML, DL, viés algorítmico e modelo de ML sem código foram alguns dos temas tratados nesta edição do PrograMaria Encontros

A inteligência artificial está mudando a forma como vivemos e trabalhamos. Seu impacto é crescente e o mercado está aquecido: de acordo com previsão do McKinsey Global Institute, a adoção da IA pode elevar o PIB global em até US$ 13 trilhões até 2030. No Brasil, a Brasscom estima que serão investidos R$ 2.5 bilhões em IA até 2024.

Porém, os times que a constroem não são diversos. Uma análise publicada pelo AI Now Institute revelou que menos de 20% do total de pesquisadores que solicitaram participar em prestigiosas conferências sobre IA são mulheres. Essa falta de diversidade causa falhas como sistemas de contratação que discriminam candidaturas com nomes femininos.

Seja para aprender a navegar neste novo contexto ou se capacitar para atuar com essa tecnologia, é fundamental ter conhecimentos básicos em inteligência artificial e machine learning para ser uma profissional atualizada.

Por isso, a quinta edição da Série PrograMaria Encontros powered by Avanade abriu o ano de 2021 falando sobre esse tema e convidando a todes a colocar a mão na massa!

Veja o evento na íntegra:

Inteligência Artificial, Machine Learning ou Deep Learning: qual a diferença entre essas áreas e como o viés algorítmico se manifesta nelas?

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning: quais as diferenças conceituais entre esses termos? Como essas tecnologias estão influenciando nosso dia a dia? Onde surge o viés algoritmo nesse cenário?

Nessa palestra, a engenheira de Machine Learning Mirian Silva respondeu a essas perguntas, apresentando conceitos e cases para você entender melhor como essas tecnologias funcionam e também provocou uma reflexão sobre os vieses que podem surgir a partir delas.

Como construir um modelo de machine learning sem código

A especialista em IA Thaissa Sanches mostrou como construir um fluxo de construção de um modelo de Machine Learning com a ferramenta gratuita Microsoft Azure Machine Learning Studio. Com ela, é possível criar experimentos rápidos com Machine Learning, sem precisar de conhecimentos em programação, como Python, R ou bibliotecas.

As participantes a acompanharam na construção de um case de classificação se uma pessoa tem ou não diabetes, a partir de uma base de dados pública, passando pelas etapas de ingestão e preparação de dados, seleção do algoritmo de machine learning, treinamento e inferência, até disponibilizar esse modelo para consumo por outro serviço.

Para aproveitar melhor este conteúdo é necessário conhecer o conceito de Machine Learning. Veja aqui dois materiais da Sprint PrograMaria – IA para devs

 

Interpretação de Libras  feita por Mirian Caxilé.