Lambda3 Podcast 268 – Machine Learning (Aprendizagem de máquina)

Lambda3 Podcast

Neste podcast vamos falar sobre Machine Learning, ou em bom português: Aprendizagem de Máquina.

Neste podcast vamos falar sobre Machine Learning, ou em bom português: Aprendizagem de Máquina.

Feed do podcast: www.lambda3.com.br/feed/podcast
Feed do podcast somente com episódios técnicos: www.lambda3.com.br/feed/podcast-tecnico
Feed do podcast somente com episódios não técnicos: www.lambda3.com.br/feed/podcast-nao-tecnico

Lambda3 · 268 – Machine Learning (Aprendizagem de máquina)

Pauta:

• O que é Machine Learning (Aprendizagem de Máquina)?
  • Academia x indústria
  • Boom e “hype” na área
  • Onde está presente/inserido?
  • Projetos mais interessantes e exemplos de aplicações em machine learning
• Trabalhando e estudando Machine Learning
  1. Quais as principais diferenças quando comparado com desenvolvimento convencional?
  2. Como normalmente se configura o trabalho de um Cientista de Dados / Engenheiro de Machine Learning e outros papéis que lidam com Aprendizagem de Máquina?
  3. Descolamento Academia x Indústria na área/assunto. Estamos formando profissionais para atender a essas demandas?
• Qual a visão com relação aos recentes desenvolvimentos na área, por exemplo novos modelos e redes pré treinadas voltadas para a área de Processamento de Linguagem Natural? (Vide GPT-3, BERT etc.). O que esperar com relação ao mercado e o uso de ML?
• Quais problemas podem advir do uso indiscriminado de ML?
• Como enxergam a questão do futuro do trabalho? Ainda haverá espaço para o trabalho do programador/cientista de dados? Como ética e responsabilidade podem se encaixar nesse contexto? Por que aprender Machine Learning? Para quem já é desenvolvedor, pode fazer diferença num futuro próximo?
• Qual a visão a respeito da LGPD e outras leis de proteção aos dados? Como essas novas práticas vão impactar o trabalho a partir de técnicas em ML? (Ex: uso de dados sensíveis para forecasting).

Links Citados:

• Vertex AI
• [2103.03206] Perceiver: General Perception with Iterative Attention
• MUM: A new AI milestone for understanding information
• Government response to House of Lords Artificial Intelligence Select Committee’s Report on AI in the UK: Ready, Willing and A
• Inteligência Artificial
• Data Ethics Framework
• Livro – A Lógica do Consumo

Participantes:

• Ahirton Lopes – @AhirtonLopes
• Bianca Ximenes – @biancaxis
• Filipe Dornellas – @fdornelasx

Edição:

• Compasso Coolab

Créditos das músicas usadas neste programa:

• • Music by Kevin MacLeod (incompetech.com) licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0 – creativecommons.org/licenses/by/3.0