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Analisando e prevenindo o preconceito inconsciente em Machine Learning
Este artigo é baseado na palestra de Rachel Thomas, “Analisando e Prevenindo o preconceito Inconsciente na Aprendizagem de Máquina” na QCon.ai 2018. Thomas trabalha na fast, um laboratório de pesquisa sem fins lucrativos que possui parceria com o Instituto de Dados da Universidade de São Francisco e fornece treinamento em Deep Learning para a comunidade de desenvolvedores.
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Entendendo o comportamento de sistemas e softwares com Machine Learning e dados de séries temporais
David Andrzejewski apresentou “Entendendo o comportamento de sistemas e softwares com Machine Learning e dados de séries temporais”. Este artigo é um resumo de sua apresentação e traz uma visão geral sobre como o machine learning permite realizar análises preditivas em terabytes de logs por dia, que consistem de gigabytes de códigos fonte.
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Cidadania e ética na tecnologia da informação: por que se importar?
Os cidadãos são impactados pelos modelos, métodos, e algoritmos criados pelos cientistas de dados, mas seu poder é limitado para afetar as ferramentas que estão agindo sobre eles.
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Perguntas e respostas sobre o livro "Software - A terra do desperdício"
No livro Software Wasteland ("Software - A terra do desperdício", em tradução livre), Dave McComb discute o que está causando o desperdício no desenvolvimento de aplicações, e como visualizar o custo da mudança e tornar-se centrado em dados pode ajudar a reduzir o desperdício.
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Introdução ao aprendizado de máquinas com Python
Esta série de artigos explora vários tópicos e técnicas sobre aprendizado de máquinas, uma das áreas de tecnologia e ciência da computação mais comentadas dos últimos anos. Neste artigo apresentamos um "estudo de caso" em Python sobre: como construir um modelo de aprendizado de máquinas para detectar fraude de cartão de crédito.
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Painel virtual: comunicação e governança de microservices usando service mesh
O service mesh oferece uma plataforma para conectar, gerenciar, e proteger microservices. O InfoQ conversou com especialistas no assunto nesta área para discutir os frameworks de service mesh.
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Aventurando-se com Chatbots de Mensagens em uma Central de Atendimento Omnichannel
As pessoas se comunicam através de redes sociais usando aplicativos de mensagens. Isso forçou empresas a repensarem a maneira de se comunicar com os clientes, priorizando um modo mais fácil dos clientes fazerem perguntas. Os fornecedores do serviço de mensagens perceberam a mudança e adicionaram suporte a chatbots para melhorar os meios pelos quais as empresas podem interagir com os clientes.
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Mais bytes no seu bolso
A Lovethesales.com tinha como desafio classificar um milhão de dados de produtos, de mais de setecentas fontes diferentes. Nós decidimos criar uma hierarquia de classificadores utilizando aprendizado de máquina, mais especificamente SVM (máquina de vetores de suporte).
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Sistemas Inteligentes
Stephen Buckley comenta a iniciativa de Sistemas Inteligentes que visam criar novos sistemas combinando a experiência dos sistemas com o aprendizado de máquinas.
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Migração em lote com ETL para processamento de fluxo: um estudo de caso Netflix com Kafka e Flink
No Qcon NY, Shriya Arora falou sobre “Personalising Netflix with Streaming Datasets” e discutiu a migração de uma rotina de processamento de dados de ETL em lote para o processamento de fluxo usando o Apache Flink.
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FPGAs superam desempenho computacional
Originalmente utilizado para desenvolvimento de novos hardwares, os FGPAs em nuvem estão tornando esta tecnologia mais acessível. As melhorias em velocidade e baixo custo, quando comparado às CPUs, indicam que novas companhias podem se beneficiar desta tecnologia. FPGAs são fundamentalmente concorrentes, tornando-se ideais para ferramentas de dados intensos e problemas de processamento paralelo.
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Usuário anônimo no Twitter
Este artigo explora se é possível construir classificadores automáticos para detectar contas “sensíveis” no Twitter.