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IA além do hype: quando usar Machine Learning, Deep Learning ou só estatística | Felipe Teodoro – Hipsters.Talks #12
“A gente tem IA, tem machine learning dentro, tem deep learning dentro e dentro de deep learning tem a IA generativa. A quantidade de opções é tão grande que você precisa ter o mínimo de conhecimento de vários deles para saber os pontos fracos e fortes”
No décimo segundo episódio do Hipsters.Talks, PAULO SILVEIRA , CVO do Grupo Alun, conversa com FELIPE TEODORO , diretor de Data Science da Kogui, sobre como escolher a ferramenta certa para cada problema: desde estatística básica até redes neurais complexas.
Uma conversa que desmistifica o universo da IA e mostra quando usar (e quando NÃO USAR) cada técnica.
Prepare-se para um episódio cheio de conhecimento e inspiração! Espero que aproveitem 
Sinta-se à vontade para compartilhar suas perguntas e comentários. Vamos adorar conversar com vocês!
CONHEÇA OS ESTUDOS DE CASO DA NOVA TEMPORADA DO ALURA CASES:
Estude com a gente e entenda a cabeça de profissionais de grandes empresas que estão resolvendo seus problemas com programação, dados e inteligência artificial
PONTOS IMPORTANTES DO EPISÓDIO:
A importância de conhecer e usar estatística básica x Machine Learning x Deep Learning A diferença entre IA clássica e IA Generativa Dados estruturados x não estruturados: qual técnica usar Aprendizagem supervisionada x não supervisionada Redes neurais convolucionais para imagem e áudio Como fatiar problemas complexos em múltiplos algoritmos Exemplos práticos reais: paralisia facial, mercado de ações, detecção de produtos
PRINCIPAIS INSIGHTS DO FELIPE TEODORO:
1⃣ “O problema da ciência de dados é resolver um problema com dados. O algoritmo pode ser opcional, não necessariamente desejável”
2⃣ “Problema bom é problema resolvido, independente da técnica”
3⃣ “Quem financia um projeto não se preocupa se a solução é sofisticada, mas se ela resolve de forma efetiva”
Published on 1 week ago
Conheça o Host da série:
Paulo Silveira – CVO do Grupo Alun