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Além disso, este livro também fornece informações sobre os principais modelos, algoritmos e máquinas inteligentes gratuitas e abertas disponíveis no mercado. Ele também aborda algumas ferramentas populares de inteligência artificial, como o Google TensorFlow, Amazon SageMaker, IBM Watson, Microsoft Azure, Open AI e outras. Além disso, o livro aborda como configurar essas ferramentas, bem como as melhores práticas para usá-las.
Este livro oferece ao leitor instruções passo a passo sobre como usar a inteligência artificial para gerar resultados reais, desde a preparação dos dados até as implementações de modelos de inteligência artificial. Além disso, o livro aborda a segurança dos dados e a prevenção de fraudes com o uso da inteligência artificial. Finalmente, o livro aborda como criar projetos de inteligência artificial eficazes e como usá-los para aumentar os resultados da empresa.
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O que mais admiro no Machine Learning não é sua relevante capacidade de descoberta de padrões e modelos, sem programação ou até mesmo desenvolvimento de algoritmos, mas a incrível possibilidade de, após um esforço de computação cada vez mais rápido e viável, e ao fim e ao cabo, descobrir uma fórmula simples e genial que resume em uma equação tudo o que não estamos vendo, como fizeram os gênios do passado, com o esforço, muitas vezes, de uma vida.Na verdade, a Inteligência Artificial está se tornando tão estratégica para as empresas e governos, que deveriam existir linhas de pesquisa dedicadas em nossas universidades para aplicação e consumo direto em nosso mercado, inclusive com forte estímulo de autonomia da tecnologia nacional e registro de patentes. Mas, infelizmente, a realidade que constatamos é que pesquisamos para o primeiro mundo, ficando cada vez mais dependentes dos grandes players internacionais. Ajudamos a criar modelos, algoritmos e máquinas para serem exploradas em nosso país, da mesma forma que em outras áreas no passado que hoje somos dependentes, quando, na verdade, temos a competência e criatividade para liderar nessa área cada vez mais relevante.Talvez seja a falta de confiança o principal fator a levar empresas e desenvolvedores a fecharem suas tecnologias, ou seja, torná-las proprietárias.Ou ainda, a busca de maior competitividade, o que é bastante discutível. Seja como for, os ecossistemas de Inteligência Artificial estão longe de ser livres.E o que existe no mercado é um híbrido de modelos abertos e fechados, algoritmos abertos e fechados e máquinas abertas e fechadas. Mas confiança e liberdade, e principalmente, a necessidade de evolução, poderão conduzir um dia para ecossistemas de Inteligência Artificial Livre.Talvez eles já existam, para algumas classes de problemas, mas estamos falando aqui de desafios de grande complexidade, principalmente se comparados com a capacidade humana de solução de problemas.Para chegarmos nesse nível de ecossistemas, abertos e livres, e, provavelmente gratuitos, devemos enfrentar o que considero ser a parte fácil, que são as ferramentas de modelos e algoritmos abertos, e a parte difícil, ou complexa, que são os sistemas e ecossistemas onde o que é feito e como é feito é totalmente transparente, em qualquer nível de programação, configuração ou execução.
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Autor: Rogério Figurelli
