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| Informações e artigos selecionados sobre Ciência de Dados e Inteligência Artificial |
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Inovação, startups e aprendizados O movimento em torno das startups continua forte em todo mundo, passando por diferentes setores econômicos. Não creio que será surpresa para ninguém saber que a Inteligencia Artificial é um dos segmentos que mais atrai investimentos, mas os números envolvidos impressionam. O relatório "MoneyTree" produzido pela PwC e CB Insights referente ao primeiro trimestre de 2018 [1] mostra que somente nos EUA foram realizadas 116 transações no período, totalizando 1,9 bilhões de dólares de investimentos em empresas trabalhando com IA. Não entra nesta conta o investimento de 600 milhões de dólares feito pela Alibaba na Sensetime [52] no início de abril, transformando a empresa na mais valiosa startup de IA do mundo. Todo este interesse pode ser confirmado pelo "Artificial Intelligence Deals Tracker" do CB Insights [2], que trás informações sobre rodadas de investimentos em empresas trabalhando com IA desde o inicio de 2013. Quando consultei pela última vez, agora em abril, eram 4090 transações que somavam 34,2 bilhões de dólares. O site detalha a informação indicando diferentes categorias e setores econômicos de atuação das empresas investidas. É fácil perceber os setores com maior expectativa de geração de resultados e entrantes mais recentes. Uma outra pesquisa, produzida pelo KDnuggtes e divulgada recentemente, apresenta um panorama sobre onde Analytics, Ciência de Dados e Machine Learning foram aplicados em 2017 [3]. Estão no topo as áreas de Relacionamento com Clientes/Consumidores, Finanças, Bancos e Saúde. Chamo a atenção para o fato de que Relacionamento com Clientes/Consumidores é um assunto que esta em voga, muito em função do uso de dados pelo Facebook, o que levou inclusive seu fundador à depor no Congresso Americano. Existe uma grande expectativa em torno de uma possível regulação das redes sociais por parte do governo, seguindo talvez a legislação proposta pela União Europeia que entra em vigor agora em maio. O assunto é bem explorado num artigo que defende que a próxima guerra fria se dará em torno de dados e que já estamos no meio dela [45]. Como mencionei aprendizados no título deste texto, aproveito para compartilhar a opinião do Diretor de Marketing da Tecnisa numa palestra recente, onde afirmou que atualmente ele trabalha com "Matemarketing", tamanha a quantidade de dados e estatísticas que devem ser acompanhados pelos profissionais do ramo. Na verdade é preciso ir além, entendendo os algoritmos atualmente aplicados neste ramos de atividade, ideia explicada em um outro artigo interessante [10]. É preciso estar se reciclando constantemente e colocando em prática novas técnicas e estratégias, seja em relação ao marketing ou qualquer outra área impactada pela tecnologia. É por isto que, modestamente, estou experimentando não colocar diretamente neste texto os links para os textos/referências aqui mencionados. Eles estão numerados e disponíveis logo abaixo, em "ARTIGOS SELECIONADOS", não mais sendo divididos entre os idiomas Inglês e Português, mas segundo categorias que me pareceram fazer sentido para os diferentes tipos de públicos interessados em CD e IA. Voltando à questão da inovação em IA, ha quem se lembre da bolha da internet no século passado e afirme que estamos vivendo tempos semelhantes. Talvez até mais intensos já que o movimento do empreendedorismo só fez crescer de lá para cá e as barreiras de entrada para aplicação e uso da tecnologia estão cada vez menores. Mas falta gente com conhecimento de CD e IA, o que levou à contratação de muitos doutores e mestres oriundos da academia e/ou recém formados de perfil mais técnico, gente que não necessariamente tem tino comercial ou experiência no mundo dos negócios. É o que defende o artigo dizendo que tem muita novidade por ai mas sem um plano claro de como gerar dinheiro [53]. Para quem quiser entender melhor o que a CD e IA podem oferecer de imediato deve dar uma olhada no artigo do Michael Jordan (homônimo do famoso jogador de basquete e pesquisador da Universidade de Berkeley), afirmando que a Revolução da IA ainda esta por acontecer [5]. Isto é musica para os ouvidos de investidores em busca de novas oportunidades! Não só para investidores mas até para países. A França é o caso mais recente anunciando uma estratégia nacional em IA [5], de certo modo liderando um movimento de 24 países da União Europeia em torno de mais investimentos em P&D nesta área [6]. Ninguém quer ficar para trás em relação à China e EUA, mas é interessante ver que tem gente reclamando do aparente desinteresse do governo americano (e não das empresas e investidores daquele país) em relação a estas tecnologias [7]. O fato é que as tecnologias em torno da CD e IA ainda estão sendo desenvolvidas e muita coisa ainda precisa ser testada. Não é fácil para uma pessoa que não tenha estudado o assunto, mesmo que tenha formação de base tecnológica, entender os meandros do seu funcionamento e aplicá-lo num campo qualquer. Não me refiro aos princípios gerais do que é CD ou IA, mas ao conjunto de conhecimentos e técnicas que precisam ser utilizados para disponibilizar um novo serviço ou solução tirando proveito dos mesmos. De forma análoga, muito se fala do investimento de risco (venture capital, ou VC) e de como tem gente ganhando dinheiro com startups. Por outro lado, mesmo gente com experiência em administração e finanças, nem sempre compreende bem este universo e/ou não se sente a vontade para nele atuar. O que pode parecer dinheiro fácil é na realidade uma sucessão de inúmeros erros para poucos acertos, utilizando uma estratégia de portfólio (não colocar todos os ovos numa mesma cesta) para tentar compensar as muitas perdas com poucos ganhos significativos. Quem explica esta dinâmica do VC no contexto das startups de IA é o Rob May, investidor anjo em empresas da área e CEO de uma delas. Ele também produz uma newsletter semanal com muito conteúdo interessante, que começa com a discussão de um artigo ou ideia que tenha lhe chamado a atenção. No final ele faz um comentário pessoal sobre algo que julgue relevante, mesmo que não seja algo grandioso ou novo. Na newsletter de 15 de abril último [8] o comentário é sobre um outro artigo, mas discutindo a ideia de porque uma startup consegue receber investimentos mesmo quando não existe demanda direta para o produto que ela oferece. Vale mencionar que o retorno sobre o investimento em VC esta mais para o médio/longo prazo. Nem mesmo o pessoal de CD e IA consegue prever o que vai ou não dar certo nesta área (e olha que tem gente tentando)! Para ilustrar melhor os desafios que precisam ser enfrentados pelas startups recomendo um artigo que questiona o que aconteceu com os Chatbots [11], tecnologia considerada como a grande promessa de 2016. Nem todo chatbot é "turbinado" por IA, mas a maioria das empresas neste segmento continuam apostando na tecnologia e no seu sucesso. Tanto assim que um outro artigo lista mais de 50 diferentes usos para Chatbots [12] e temos diversos exemplos do seu uso aqui no Brasil [13], [14] e [15]. Teremos inclusive uma apresentação sobre um case de uso de Chatbot no próximo encontro da CDIA.Rio dia 11/maio (mais informações abaixo). Confira também os links sobre "Modelos, técnicas e ferramentas", com artigos recentes para quem já esta trabalhando com CD e/ou IA. Eles são mais técnicos e podem ser desafiadores para quem esta começando agora, mas como a ideia é trazer sugestões para diferentes perfis, se este for o seu caso, confira a seleção em "Primeiros Passos". Espero que esta nova organização torne mais fácil navegar entre as mais de 60 sugestões de links apresentadas, até porque a maioria não foi referenciada aqui neste texto. Se voce tiver outras sugestões para melhorar este informativo temos todo o interesse em ouvi-las. Sugestões de novos links para as próxima edições também são bem vindas. Boas Leituras! John Lemos Forman [email protected] Coordenador da CDIA.Rio  PRÓXIMO ENCONTRO A CDIA.Rio se reúne novamente no próximo dia 11/maio (6a.feira), às 16h no TI.Rio(R. Buenos Aires, 68 - 32o. andar), com as seguintes apresentações: • Uso de Chatbot para Atendimento em Centrais de Serviços Compartilhados Luiz Claudio - Servicelevel • Novidades do ODSC Summit East John Forman – J.Forman Consultoria A participação na reunião é gratuita e aberta a membros e não membros, mas é preciso fazer a inscrição através do e-mail [email protected] (informando nome/instituição) para garantir sua vaga já que elas são limitadas. ARTIGOS SELECIONADOS Estudos, Pesquisas e Estratégias [1] AI has a big quarter in the US [2] Artificial Intelligence Deals Tracker [3] Where Analytics, Data Science, Machine Learning Were Applied: Trends and Analysis [4] Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet [5] Emmanuel Macron Talks to WIRED About France's AI Strategy [6] 24 EU Countries Sign Artificial Intelligence Pact in Bid to Compete with US & China [7] Here’s how the US needs to prepare for the age of artificial intelligence [8] why can AI startups get funded in cases where there isn't direct demand for their product [9] Experts Call for Global Data Sharing to Defend Against Cyberattacks CDIA Aplicada [10] What Human Teams Can Learn From Machine Learning Marketing Algorithms [11] Chatbots: What Happened? [12] 50 of the best chatbot use cases [13] Poupinha, o chatbot do Poupatempo, trocou 100 milhões de mensagens com cidadãos [14] Haroldo: o robô especialista em defesa do consumidor [15] Pegabot: ferramenta identifica robôs de conversação nas redes sociais [16] BTG lança ferramenta de simulação de mercado financeiro baseada em algoritmos [17] Indústria de seguros é principal alvo para tecnologias de AI [18] Inteligência Artificial entusiasma equipes de produção de conteúdo [19] Inteligência artificial no RH. Esperança ou mais poder? [20] Uber usa machine learning para reforçar prevenção de riscos no Brasil [21] How an Artificial Intelligence project is helping to make Brazilian politicians more accountable? [22] Q&A: Harvard Strategic Data Project’s Miriam Greenberg on Better Data, Better Decisions [23] How Google Plans To Use AI To Reinvent The $3 Trillion US Healthcare Industry [24] Need to make a molecule? Ask this AI for instructions [25] Retail’s Adapt-Or-Die Moment: How Artificial Intelligence Is Reshaping Commerce [26] How Lyft, Mastercard, and Drone Companies Are Experimenting With Artificial Intelligence [27] OpenAI Retro Contest [28] Machine Learning Modems [29] 3 ways big data is changing the humanitarian sector Modelos, técnicas e ferramentas [30] Top 20 Deep Learning Papers, 2018 Edition [31] Comparing Deep Learning Frameworks: A Rosetta Stone Approach [32] Text Embedding Models Contain Bias. Here's Why That Matters [33] Reducing bias and ensuring fairness in data science [34] Lessons learned writing data pipelines [35] Advanced Algorithm Design [36] New quantum linear system algorithm could speed up machine learning [37] Palantir’s New Patents Shed Rare Light On Its Data Methods [38] Genetic Algorithms + Neural Networks = Best of Both Worlds [39] Understanding Capsule Networks — AI’s Alluring New Architecture [40] How to Transform Boring and Dry Reports with Data Visualization [41] Introducing Semantic Experiences with Talk to Books and Semantris [42] Emergent Communication through Negotiation [43] 5 Things You Need to Know about Sentiment Analysis and Classification [44] To Speed Up AI, Mix Memory and Processing Ética e Legislação [45] The Next Cold War Is Here, and It's All About Data [46] Governo quer lei de proteção de dados que tira responsabilidade do Poder Público [47] Brasil solicita à OMC normas restritas sobre dados digitais [48] Tomada de decisões e construção de políticas públicas com rapidez e eficiência [49] Ministério Público investiga Vivo por uso de dados dos clientes [50] Robotic Tortoise Helps Kids to Learn That Robot Abuse Is a Bad Thing [51] Primeiro pedestre é morto por um carro autônomo Empresas [52] China Now Has the Most Valuable AI Startup in the World [53] Too Much of Today's AI Is a Novelty Without a Clear Plan to Make Money [54] Alibaba trabalha em seu próprio chip de inteligência artificial [55] Machine learning is the new normal: AWS [56] Cloudera transitions, doubles down on data science, analytics, and cloud [57] Google's latest do-it-yourself AI kits include everything you need Primeiros Passos [58] Machine Learning: Uma Introdução [59] A Beginner’s Guide to Data Engineering — Part I [60] How to Use Machine Learning to Predict the Quality of Wines [61] ACM Webinars on Artificial Intelligence & Machine Learning [62] Google Colab Free GPU Tutorial [63] Sobre a Escola de Dados EVENTOS • 1 a 4/mai - Open Data Science Conference • 8 a 10/mai - Imaginando o Futuro • 9 a 11/mai - QCon SP • 22 a 24/mai - Painel Telebrasil 2018 • 12 a 14/jun - CIAB Febrabam 2018 • 19 a 21/jun - PAPIS LatAm • 8 a 13/jul - IEEE World Congress on Computational Intelligence • Até 29/jul - AYA e seu mundo de inteligências artificiais criativas • 27 a 31/ago - 44th International Conference on Very Large Data Bases • 10 a 13/dez - IEEE BigData 2018 Obrigado por sua atenção! Fique a vontade para enviar sugestões de textos ou vídeo que você acha que merecem ser incluídos numa próxima edição deste informativo. Comentários e críticas construtivas são igualmente bem-vindos! |
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