Neste podcast vamos falar sobre Machine Learning, ou em bom português: Aprendizagem de Máquina.
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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
- Quais as principais diferenças quando comparado com desenvolvimento convencional?
- Como normalmente se configura o trabalho de um Cientista de Dados / Engenheiro de Machine Learning e outros papéis que lidam com Aprendizagem de Máquina?
- 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).
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