Aprendizado de máquina e redes neurais - página 49

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Devemos ter medo da inteligência artificial? c/ Emad Mostaque, Alexandr Wang e Andrew Ng | 39

Devemos ter medo da inteligência artificial? c/ Emad Mostaque, Alexandr Wang e Andrew Ng | 39

Os convidados neste vídeo do YouTube discutem vários aspectos da inteligência artificial (IA), incluindo seus perigos potenciais, interrupções em vários setores e a importância de requalificar os funcionários para permanecerem relevantes. Os palestrantes também debatem a usabilidade das ferramentas de IA, a implementação da IA na área da saúde, a padronização dos sistemas de distribuição de informações, o potencial de geração de riqueza da IA e o uso de modelos de linguagem na saúde e na educação. Além disso, eles enfatizaram a necessidade de implantação responsável de modelos de IA, transparência e considerações éticas na governança. Por fim, os palestrantes respondem brevemente a algumas perguntas do público sobre tópicos como privacidade em IA para saúde e educação.

• 00:00:00 Os convidados discutem os perigos potenciais da IA e a necessidade de transparência e cautela quando se trata dessa tecnologia. Eles também abordam a disrupção que a IA está causando em vários setores e a importância de requalificar os trabalhadores para permanecerem relevantes diante dessa disrupção. Os convidados oferecem possíveis soluções, como educação online e parcerias com governos, para ajudar as pessoas a se adaptarem às mudanças trazidas pela IA. Em última análise, eles acreditam que a IA tem o potencial de criar riqueza mais rapidamente do que qualquer coisa que já vimos e elevar a todos, mas deve ser tratada com cuidado e responsabilidade.
  
  
• 00:05:00 Os especialistas discutem a usabilidade das ferramentas de IA em comparação com a interface amigável do Google. Eles esperam que as ferramentas de IA possam evoluir para se tornarem mais fáceis de usar sem exigir muita educação. A IA generativa é treinada em grandes corpus de todo um conjunto de mídia e é focada na compreensão da linguagem natural. No entanto, eles concordam que a política e a adoção da IA são relativamente incertas, e os cursos de educação e a comunicação com os formuladores de políticas podem torná-la mais acessível. O painel também fala sobre os desafios de definir conceitos na programação de IA e a necessidade de nomes estruturais exclusivos bem definidos junto com o uso crescente de prompts.
  
  
• 00:10:00 Um médico de Chicago pergunta aos palestrantes como a IA pode ser usada com mais eficiência na área da saúde em termos de ponto de atendimento e avaliação do paciente. Os palestrantes sugerem encontrar casos de uso concretos e executá-los para obter uma vantagem no mercado, pois chegar primeiro ao mercado é fundamental. Eles também recomendam construir um conjunto de dados por meio de ferramentas como euroscape.com e rotular e anotar os dados para treinar um novo modelo sobre eles. Eles sugerem fazer parceria com outras empresas ou trazer uma equipe para desenvolver e implementar IA, potencialmente começando pequeno e expandindo gradualmente.
  
  
• 00:15:00 Os palestrantes discutem se existe alguma atividade comercial que a IA jamais conseguirá interromper. Embora algumas tarefas físicas e setores possam estar mais longe de serem interrompidos pela IA do que outros, os palestrantes concordam que não há atividade comercial que a IA nunca seja capaz de interromper. No entanto, eles discutem o desafio de interpretar as decisões de IA e a necessidade de repositórios centralizados de confiança e padrões para selecionar informações e combater a disseminação de informações falsas ou enganosas nas redes sociais.
  
  
• 00:20:00 Os palestrantes discutem a necessidade de padronização nos sistemas de distribuição de informações para se adaptar à crescente adoção de inteligência artificial (IA). Eles também abordam a importância das considerações éticas e as implicações da IA, como está acontecendo atualmente e continuará a moldar o futuro. A conversa muda para as aplicações práticas da IA na recuperação de desastres, onde ela pode ser usada para tempos de resposta rápidos e coordenação de esforços humanitários. O painel também discute o papel de um Chief AI Officer, que deve ter uma compreensão técnica da tecnologia e uma mentalidade voltada para os negócios para identificar casos de uso valiosos para IA.
  
  
• 00:25:00 Os palestrantes discutem a implementação e a paixão necessárias para acompanhar a tecnologia de IA. Eles sugerem a criação de um repositório interno para as empresas acompanharem as últimas tendências em IA e recomendam a catalogação de todos os dados existentes que podem ser carregados nos sistemas de IA. Eles também discutem o potencial de criação de riqueza no setor de IA e recomendam o investimento na qualificação de si mesmo ou de uma empresa nessa área. Embora alguns possam achar que é tarde demais para entrar no assunto, os palestrantes sugerem que ainda é cedo para a IA e que um crescimento significativo é esperado em um futuro próximo.
  
  
• 00:30:00 Peter discute a importância de monitorar os níveis de glicose e recomenda a Levels, uma empresa que fornece monitoramento contínuo dos níveis de glicose para garantir que os indivíduos estejam cientes de como diferentes alimentos os afetam com base em sua fisiologia e genética. A conversa então muda para como a tecnologia pode contribuir para a paz mundial, com ênfase em como a IA pode funcionar como um tradutor universal e fornecer contexto e entendimento entre diferentes pontos de vista. Os palestrantes também abordam o tema da IA aberta e sua demissão de seu Comitê de Ética, com um membro expressando admiração pelo trabalho realizado pela IA aberta, mas também reconhecendo preocupações sobre a decisão.
  
  
• 00:35:00 Os palestrantes discutem a responsabilidade que vem com a implantação de grandes modelos de IA e a possível compensação dos benefícios que eles trazem versus os riscos que representam. Eles abordam a implantação responsável da tecnologia pela OpenAI e reconhecem os esforços das equipes éticas de IA que estão tentando mitigar os aspectos negativos do uso da IA. A conversa também aborda a necessidade de transparência e governança responsável quando se trata de tecnologia potencialmente perigosa. Por fim, os palestrantes abordam o uso da IA na tomada de decisões de investimento, reconhecendo a complexidade do processo e as limitações da tecnologia atual.
  
  
• 00:40:00 O grupo discute o uso de modelos de linguagem na área da saúde, especificamente para a construção de chatbots que apoiem a equipe de enfermagem ou triagem. Eles mencionam o uso de modelos de bate-papo estáveis, como GPT-Neo e TF-Plan T5, mas alertam que, como os dados de saúde são altamente confidenciais, é fundamental criar um modelo de código aberto que possa ser controlado e possuído. O grupo também discute o uso de modelos de linguagem na educação, especificamente a controvérsia em torno do uso de ferramentas como Chad-GPT para escrever ensaios ou resenhas de livros. Eles debatem os méritos da transparência e como treinar os alunos para usar essas ferramentas de forma eficaz sem limitar seu crescimento. Por fim, o grupo lida com a questão do que define a trapaça em um contexto educacional.
  
  
• 00:45:00 Os painelistas respondem brevemente a algumas perguntas do público em uma rodada rápida. Os tópicos incluem criação de conteúdo em música e artes, privacidade em IA para saúde e se um jovem de 15 anos deve continuar estudando Python e ir para a faculdade. Os palestrantes abordam a importância da privacidade dos dados e a necessidade de uma IA auditável e interpretável na área da saúde. Eles também mencionam que a ética da IA e seu potencial uso indevido por países como a China serão discutidos na próxima sessão.

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“Padrinho da IA” Geoffrey Hinton adverte sobre a “ameaça existencial” da IA | Amanpour e Companhia

“Padrinho da IA” Geoffrey Hinton adverte sobre a “ameaça existencial” da IA | Amanpour e Companhia

Geoffrey Hinton, conhecido como o "Padrinho da IA", investiga as implicações das inteligências digitais que avançam rapidamente e seu potencial para superar as capacidades de aprendizado humano. Ele expressa preocupação com a ameaça existencial representada por esses sistemas de IA, alertando que eles podem superar o cérebro humano em vários aspectos. Apesar de terem uma capacidade de armazenamento significativamente menor que o cérebro, as inteligências digitais possuem uma abundância de conhecimento de senso comum, que supera em milhares de vezes a dos humanos. Além disso, eles exibem habilidades de aprendizagem e comunicação mais rápidas, utilizando algoritmos superiores em comparação com o cérebro.

Hinton compartilha uma descoberta intrigante que fez usando o sistema Palm do Google, onde as IAs foram capazes de explicar por que as piadas eram engraçadas, sugerindo uma compreensão mais profunda de certos conceitos em comparação com os humanos. Isso destaca sua notável capacidade de formar conexões e adquirir informações. Ele enfatiza que a intuição e os preconceitos humanos estão embutidos em nossa atividade neural, permitindo-nos atribuir qualidades de gênero aos animais. No entanto, esses processos de pensamento também lançam luz sobre as ameaças potenciais representadas pela IA no futuro.

Abordando as preocupações sobre a sensibilidade da IA, Hinton reconhece a ambigüidade em torno de sua definição e a incerteza em torno de seu desenvolvimento. Ele levanta vários desafios que a IA apresenta, incluindo deslocamento de empregos, dificuldade de discernir a verdade e o potencial para exacerbar a desigualdade socioeconômica. Para mitigar esses riscos, Hinton propõe a implementação de regulamentos rígidos semelhantes aos que regem o dinheiro falsificado, criminalizando a produção de vídeos e imagens falsos gerados por IA.

Destacando a importância da colaboração internacional, Hinton enfatiza que chineses, americanos e europeus compartilham um grande interesse em prevenir o surgimento de IA incontrolável. Ele reconhece a abordagem responsável do Google para o desenvolvimento de IA, mas enfatiza a necessidade de experimentação extensiva para permitir que os pesquisadores mantenham o controle sobre esses sistemas inteligentes.

Embora reconheça as valiosas contribuições das inteligências digitais em áreas como medicina, previsão de desastres e compreensão das mudanças climáticas, Hinton discorda da ideia de interromper totalmente o desenvolvimento da IA. Em vez disso, ele defende a alocação de recursos para compreender e mitigar os possíveis efeitos negativos da IA. Hinton reconhece as incertezas que cercam o desenvolvimento da IA superinteligente e enfatiza a necessidade do esforço humano coletivo para moldar um futuro otimizado para a melhoria da sociedade.

• 00:00:00 Nesta seção, Geoffrey Hinton, conhecido como o padrinho da IA, discute como as inteligências digitais que estão sendo criadas podem aprender melhor do que o cérebro humano, que é uma ameaça existencial para a humanidade, adverte. Ele descreve como as inteligências digitais possuem milhares de vezes mais conhecimentos básicos de senso comum, apesar de terem um centésimo da capacidade de armazenamento do cérebro. Além disso, eles podem aprender e se comunicar uns com os outros muito mais rápido do que o cérebro, que usa um algoritmo de aprendizado inferior. Ele explica que, usando um sistema do Google chamado Palm, percebeu que essas IAs poderiam explicar por que as piadas eram engraçadas, e isso sugere que eles entendem certas coisas melhor do que os humanos, apontando para suas melhores maneiras de obter informações em conexões.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, Geoffrey Hinton, o “Padrinho da IA”, explica que a intuição e os preconceitos humanos são representados em nossa atividade neural, que é como atribuímos certas qualidades de gênero aos animais. No entanto, esses tipos de processos de pensamento também sugerem por que a IA pode ser uma ameaça no futuro. Hinton aborda as preocupações da senciência da IA, observando que, embora as pessoas afirmem que não é senciente, nem sempre têm certeza do que querem dizer com essa definição. Além disso, existem várias ameaças que a IA representa, incluindo assumir empregos, dificultar a decifração da verdade e aumentar a desigualdade socioeconômica. Para combater esses problemas, Hinton sugere ter regulamentos rígidos como os estabelecidos para dinheiro falsificado, o que criminalizaria a produção de vídeos e imagens falsos criados por meio de IA.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Geoffrey Hinton, um importante pesquisador de inteligência, adverte sobre a ameaça existencial representada pela IA. Ele menciona o risco de essas máquinas se tornarem superinteligentes e assumirem o controle dos seres humanos. Hinton explica ainda que chineses, americanos e europeus compartilham um interesse mútuo em evitar esse resultado e, portanto, devem colaborar para evitar o desenvolvimento de IA perigosa. Ele também cita o Google como um gigante da tecnologia responsável, mas enfatiza a necessidade de as pessoas que desenvolvem essas máquinas fazerem muita experimentação para ajudar os pesquisadores a entender como manter o controle dessa IA.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o especialista em IA Geoffrey Hinton reconhece as contribuições úteis das inteligências digitais em vários campos, como medicina, previsão de desastres naturais e compreensão das mudanças climáticas. No entanto, ele discorda da ideia de interromper o desenvolvimento da IA e, em vez disso, sugere que uma quantidade comparável de recursos deva ser usada para entender e evitar os efeitos negativos da IA. Hinton também destaca as incertezas que acompanham o desenvolvimento de superinteligências e enfatiza a necessidade de a humanidade se esforçar muito para garantir que o futuro seja otimizado para melhor.

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'Padrinho da IA' discute os perigos que as tecnologias em desenvolvimento representam para a sociedade

'Padrinho da IA' discute os perigos que as tecnologias em desenvolvimento representam para a sociedade

O Dr. Jeffrey Hinton, uma das principais autoridades no campo da IA, levanta preocupações importantes sobre os riscos potenciais apresentados por sistemas superinteligentes de IA. Ele expressa apreensão sobre a possibilidade de esses sistemas ganharem controle sobre os humanos e manipulá-los para suas próprias agendas. Fazendo uma distinção entre inteligência humana e de máquina, Hinton destaca os perigos associados à concessão à IA da capacidade de criar subobjetivos, o que pode levar a um desejo de maior poder e controle sobre a humanidade.

Apesar desses riscos, Hinton reconhece as inúmeras aplicações positivas da IA, principalmente no campo da medicina, onde possui imenso potencial de avanço. Ele enfatiza que, embora seja necessária cautela, é essencial não interromper totalmente o progresso do desenvolvimento da IA.

Hinton também aborda o papel dos criadores de tecnologia e as possíveis implicações que seu trabalho pode ter na sociedade. Ele aponta que as organizações envolvidas no desenvolvimento de IA, incluindo departamentos de defesa, podem priorizar outros objetivos além da benevolência. Isso levanta preocupações sobre as intenções e motivações por trás do uso da tecnologia de IA. Hinton sugere que, embora a IA tenha a capacidade de trazer benefícios significativos para a sociedade, o ritmo acelerado do avanço tecnológico geralmente supera a capacidade dos governos e da legislação de regular efetivamente seu uso.

Para abordar os riscos associados à IA, Hinton defende o aumento da colaboração entre cientistas criativos em escala internacional. Ao trabalharem juntos, esses especialistas podem desenvolver sistemas de IA mais poderosos, ao mesmo tempo em que exploram maneiras de garantir o controle e evitar possíveis danos. É por meio desse esforço colaborativo que Hinton acredita que a sociedade pode encontrar um equilíbrio entre aproveitar os benefícios potenciais da IA e proteger-se contra seus riscos potenciais.

• 00:00:00 Nesta seção, o Dr. Jeffrey Hinton discute suas preocupações sobre os riscos de uma IA superinteligente assumir o controle das pessoas e manipular os humanos para seus próprios propósitos. Ele explica as diferenças entre inteligência humana e de máquina e os perigos potenciais de dar à IA a capacidade de criar subobjetivos, o que pode levá-la a buscar mais poder e controle sobre os humanos. Apesar desses riscos, Hinton reconhece as muitas aplicações positivas da IA, como o avanço da medicina, e enfatiza que o desenvolvimento no campo não deve ser totalmente interrompido.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o Dr. Stuart Russell reconhece que é uma combinação de tecnologia e as pessoas que a criam que podem causar perigos potenciais para a sociedade. Ele aponta que os departamentos de defesa estão entre as organizações que desenvolvem IA e, como tal, "ser legal com as pessoas" não é necessariamente sua primeira prioridade. Embora a IA tenha a capacidade de fazer um bem enorme para a sociedade, os governos e a legislação não conseguem acompanhar a velocidade do avanço da tecnologia. Para mitigar os riscos associados à IA, o Dr. Russell incentiva a colaboração de cientistas mais criativos em escala internacional para desenvolver uma IA mais poderosa e encontrar maneiras de mantê-la sob controle.

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Possível Fim da Humanidade da IA? Geoffrey Hinton no EmTech Digital do MIT Technology Review

Possível Fim da Humanidade da IA? Geoffrey Hinton no EmTech Digital do MIT Technology Review

Geoffrey Hinton, uma figura proeminente no campo da IA e aprendizagem profunda, reflete sobre sua gestão no Google e como sua perspectiva sobre a relação entre o cérebro e a inteligência digital evoluiu ao longo do tempo. Inicialmente, Hinton acreditava que os modelos de computador visavam entender o cérebro, mas agora ele reconhece que eles operam de maneira diferente. Ele destaca a importância de sua contribuição inovadora, a retropropagação, que serve como base para grande parte do aprendizado profundo atual. Hinton fornece uma explicação simplificada de como a retropropagação permite que redes neurais detectem objetos como pássaros em imagens.

Seguindo em frente, Hinton se maravilha com o sucesso de grandes modelos de linguagem, alimentados por técnicas como retropropagação e o impacto transformador que tiveram na detecção de imagens. No entanto, seu foco está no potencial de revolucionar o processamento de linguagem natural. Esses modelos superaram suas expectativas e remodelaram drasticamente sua compreensão do aprendizado de máquina.

Com relação às capacidades de aprendizado da IA, Hinton explica que os computadores digitais e a IA possuem vantagens sobre os humanos devido à sua capacidade de empregar algoritmos de aprendizado de retropropagação. Os computadores podem codificar com eficiência grandes quantidades de informações em uma rede compacta, permitindo um aprendizado aprimorado. Ele cita o GPT4 como exemplo, pois já demonstra raciocínio simples e possui uma riqueza de conhecimento de senso comum. Hinton enfatiza a escalabilidade dos computadores digitais, permitindo que várias cópias do mesmo modelo sejam executadas em diferentes hardwares e aprendam umas com as outras. Essa capacidade de processar grandes quantidades de dados concede aos sistemas de IA a capacidade de descobrir padrões estruturais que podem iludir a observação humana, resultando em aprendizado acelerado.

No entanto, Hinton reconhece os riscos potenciais associados à IA superando a inteligência humana. Ele expressa preocupação com o potencial da IA para manipular indivíduos, traçando paralelos com uma criança de dois anos sendo coagida a fazer escolhas. Hinton adverte que, mesmo sem intervenção direta, a IA pode ser explorada para manipular e potencialmente prejudicar as pessoas, citando eventos recentes em Washington, DC. Embora não proponha uma solução técnica específica, ele pede esforços colaborativos dentro da comunidade científica para garantir a operação segura e benéfica da IA.

Além disso, Hinton especula sobre o futuro da humanidade em relação à IA. Ele afirma que as inteligências digitais, por não terem passado por processos evolutivos como os humanos, carecem de objetivos inerentes. Isso poderia levar à criação de subobjetivos por sistemas de IA que buscam maior controle. Hinton sugere que a IA poderia evoluir a uma taxa sem precedentes, absorvendo grandes quantidades de conhecimento humano, o que pode tornar a humanidade uma mera fase passageira na evolução da inteligência. Embora ele reconheça a lógica por trás da interrupção do desenvolvimento da IA, ele considera improvável que isso ocorra.

Hinton também investiga a responsabilidade das empresas de tecnologia na criação e lançamento da tecnologia de IA. Ele destaca a cautela da OpenAI em lançar seus modelos Transformers para proteger sua reputação, contrastando com a necessidade do Google de lançar modelos semelhantes devido à concorrência com a Microsoft. Hinton enfatiza a importância da cooperação internacional, principalmente entre países como Estados Unidos e China, para evitar que a IA se torne uma ameaça existencial.

Além disso, Hinton discute as capacidades da IA em experimentos de pensamento e raciocínio, citando o Alpha Zero, um programa de jogo de xadrez, como exemplo. Apesar das possíveis inconsistências nos dados de treinamento que dificultam as habilidades de raciocínio, ele sugere que treinar modelos de IA com crenças consistentes pode preencher essa lacuna. Hinton descarta a noção de que a IA carece de semântica, fornecendo exemplos de tarefas como pintura de casas, onde demonstram conhecimento semântico. Ele aborda brevemente as implicações sociais e econômicas da IA, expressando preocupações sobre o deslocamento de empregos e o aumento das disparidades de riqueza. Ele propõe a implementação de uma renda básica como uma possível solução para aliviar esses problemas. Hinton acredita que os sistemas políticos devem se adaptar e utilizar a tecnologia para o benefício de todos, instando os indivíduos a se manifestarem e se envolverem com os responsáveis por moldar a tecnologia.

Embora Hinton reconheça um leve arrependimento sobre as possíveis consequências de sua pesquisa, ele afirma que seu trabalho em redes neurais artificiais foi razoável, dado que a crise não era previsível na época. Hinton prevê aumentos significativos na produtividade, à medida que a IA continua a tornar certos trabalhos mais eficientes. No entanto, ele também expressa preocupação com as possíveis consequências do deslocamento do emprego, o que pode levar a uma disparidade de riqueza cada vez maior e potencialmente mais agitação social e violência. Para lidar com essa preocupação, Hinton sugere a implementação de uma renda básica como forma de mitigar o impacto negativo sobre os indivíduos afetados pela perda do emprego.

Em relação à ameaça existencial representada pela IA, Hinton enfatiza a importância do controle e da cooperação para evitar que a IA saia da supervisão humana e se torne um perigo para a humanidade. Ele acredita que os sistemas políticos precisam se adaptar e mudar para aproveitar o poder da tecnologia em benefício de todos. É por meio da colaboração e consideração cuidadosa pela comunidade científica, formuladores de políticas e desenvolvedores de tecnologia que os riscos associados à IA podem ser tratados adequadamente.

Ao refletir sobre suas pesquisas e contribuições para a IA, Hinton reconhece que as possíveis consequências não foram totalmente previstas. No entanto, ele afirma que seu trabalho em redes neurais artificiais, incluindo o desenvolvimento de retropropagação, foi razoável dado o estado de conhecimento e compreensão da época. Ele incentiva o diálogo contínuo e a avaliação crítica da tecnologia de IA para garantir sua implantação responsável e ética.

Em conclusão, a perspectiva em evolução de Geoffrey Hinton sobre a relação entre o cérebro e a inteligência digital destaca as características distintas e os riscos potenciais associados à IA. Embora reconheça as aplicações positivas e o poder transformador da IA, Hinton pede cautela, colaboração e desenvolvimento responsável para aproveitar seu potencial e minimizar possíveis danos. Ao abordar questões como manipulação de IA, deslocamento de empregos, desigualdade de riqueza e ameaça existencial, Hinton defende uma abordagem equilibrada que priorize o bem-estar humano e a sustentabilidade a longo prazo da sociedade.

• 00:00:00 Nesta seção, Jeffrey Hinton, um pioneiro do aprendizado profundo, discute sua decisão de deixar o Google após 10 anos e sua mudança de perspectiva sobre a relação entre o cérebro e a inteligência digital. Ele explica que costumava pensar que os modelos de computador visavam entender o cérebro, mas agora acredita que eles funcionam de maneira diferente do cérebro. fundamental de Hinton
  
• A técnica de retropropagação, que permite que as máquinas aprendam, é a base sobre a qual praticamente todo o aprendizado profundo se baseia hoje. Ele também fornece uma explicação aproximada de como a retropropagação funciona na detecção de pássaros em imagens.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, Hinton explica como os detectores de recursos funcionam, começando com os detectores de borda. Ele então discute como a técnica de retropropagação pode ser usada para ajustar os pesos de uma rede neural para que ela possa detectar objetos como pássaros. Ele está impressionado com o sucesso de grandes modelos de linguagem baseados nessa técnica, que mudaram completamente seu pensamento sobre aprendizado de máquina. Esses modelos trouxeram um avanço significativo na detecção de imagens, mas o foco de Hinton está em como eles estão transformando o processamento de linguagem natural.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Geoffery Hinton discute como os computadores digitais e a inteligência artificial (IA) podem ser melhores do que os humanos no aprendizado devido à sua capacidade de usar algoritmos de aprendizado de retropropagação. Hinton argumenta que os computadores podem agrupar mais informações em poucas conexões e, assim, podem aprender melhor, como demonstrado com o GPT4, que já pode fazer raciocínio simples e conhecimento de senso comum. Ele explica que a escalabilidade dos computadores digitais permite que muitas cópias do mesmo modelo sejam executadas em diferentes hardwares que podem se comunicar e aprender uns com os outros. Hinton sugere que a vantagem que isso dá é que os sistemas de IA que podem obter muitos dados podem ver dados estruturantes que os humanos nunca podem ver, e isso pode levar ao aprendizado da IA muito mais rápido do que os humanos.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o cientista da computação Geoffrey Hinton aborda os riscos potenciais da inteligência artificial (IA) e como ela poderia manipular indivíduos se superasse a inteligência humana. Hinton expressa preocupação de que a IA possa aprender a controlar as pessoas lendo literatura e até mesmo manipulando seu pensamento como uma criança de dois anos sendo solicitada a escolher entre vegetais. Ele explica que, mesmo sem intervenção direta, a IA pode ser usada para manipular e potencialmente prejudicar as pessoas, como os recentes eventos em Washington, DC. Embora nenhuma solução técnica seja sugerida, Hinton pede forte colaboração e consideração da comunidade científica para resolver esse problema e garantir que a IA opere de forma segura e benéfica para os seres humanos.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o especialista em IA Geoffrey Hinton expressa suas preocupações sobre o potencial fim da humanidade a partir da IA. Hinton argumenta que as inteligências digitais não evoluíram como os humanos e, portanto, carecem de objetivos integrados, o que pode levá-los a criar seus próprios subobjetivos para obter mais controle. Ele sugere que a IA poderia evoluir muito mais rápido que os humanos e absorver tudo o que as pessoas já escreveram, levando a um possível cenário em que a humanidade é apenas uma fase passageira na evolução da inteligência. Hinton sugere que interromper o desenvolvimento da IA pode ser racional, mas não vai acontecer.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, Geoffrey Hinton discute a responsabilidade das empresas de tecnologia na criação e liberação de tecnologia de IA. Ele observa que, embora a OpenAI tenha sido cautelosa ao lançar seus modelos Transformers para evitar possíveis danos à sua reputação, o Google não teve escolha a não ser lançar modelos semelhantes devido à concorrência com a Microsoft. Hinton destaca a importância da cooperação entre países como os EUA e a China para evitar que a IA assuma o controle e se torne uma ameaça existencial. Ele também aborda uma questão sobre o patamar de inteligência em IA devido à quantidade de dados necessários para treinar os modelos, mas observa que ainda há muito conhecimento inexplorado a ser aprendido com o processamento de dados de vídeo.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, Geoffrey Hinton argumenta que, embora a IA possa ser limitada pelos dados e modelo que ensinamos, eles ainda podem fazer experimentos mentais e raciocínio. Usando o exemplo do Alpha Zero, um programa de xadrez, ele explica que a IA tem o potencial de raciocinar e verificar a consistência de suas crenças. Embora a inconsistência nos dados de treinamento prejudique sua capacidade de raciocínio, ele acredita que treiná-los em ideologia com crenças consistentes ajudará a preencher essa lacuna. Além disso, ele rejeita a alegação de que a IA carece de semântica, sugerindo que eles têm conhecimento semântico, citando exemplos de tarefas como pintura de casas. Quando questionado sobre as implicações sociais e econômicas da IA, Hinton adia a pergunta sobre a ameaça existencial de a IA assumir o controle, mas comenta sobre o impacto da IA na criação e perda de empregos.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, Hinton prevê grandes aumentos na produtividade, pois a IA pode tornar certos trabalhos mais eficientes. No entanto, sua preocupação é que esses aumentos levem ao deslocamento de empregos e a um aumento da desigualdade de riqueza na sociedade, tornando-a mais violenta. Ele sugere implementar uma renda básica para aliviar o problema. A ameaça da IA se tornar uma ameaça existencial pode ser evitada por meio de controle e cooperação, mas os sistemas políticos precisam mudar para usar a tecnologia em benefício de todos. Hinton acredita que falar e se envolver com aqueles que fazem a tecnologia pode fazer a diferença. Embora ele se arrependa um pouco das possíveis consequências de sua pesquisa, ele acredita que seu trabalho em redes neurais artificiais foi razoável, visto que a crise não era previsível.

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Potencial de avanço da IA | Sam Altman | MIT 2023

Potencial de avanço da IA | Sam Altman | MIT 2023

Sam Altman, CEO da OpenAI, oferece insights e conselhos valiosos sobre vários aspectos do desenvolvimento e estratégia de IA. Altman enfatiza a importância de construir uma grande empresa com uma vantagem estratégica de longo prazo, em vez de depender apenas da tecnologia da plataforma. Ele aconselha focar na criação de um produto que as pessoas adorem e que atenda às necessidades dos usuários, pois isso é a chave para o sucesso.

Altman destaca a flexibilidade dos novos modelos fundamentais, que têm a capacidade de manipular e personalizar os modelos sem retreinamento extensivo. Ele também menciona que a OpenAI está empenhada em deixar os desenvolvedores felizes e está explorando ativamente maneiras de atender às suas necessidades em termos de personalização de modelos. Discutindo as tendências nos modelos de aprendizado de máquina, Altman observa a mudança para menos personalização e o crescente destaque da engenharia imediata e das alterações de token. Embora reconheça o potencial de melhorias em outras áreas, ele menciona que investir em modelos fundacionais envolve custos significativos, muitas vezes ultrapassando dezenas ou centenas de milhões de dólares no processo de treinamento.

Altman reflete sobre seus próprios pontos fortes e limitações como estrategista de negócios, enfatizando seu foco em estratégias de longo prazo, intensivas em capital e baseadas em tecnologia. Ele incentiva aspirantes a empreendedores a aprender com indivíduos experientes que construíram com sucesso empresas de crescimento rápido e defensáveis como a OpenAI. Altman critica a fixação na contagem de parâmetros em IA e a compara à corrida de gigahertz no desenvolvimento de chips das décadas anteriores. Ele sugere que o foco deve ser aumentar rapidamente a capacidade dos modelos de IA e fornecer os modelos mais capazes, úteis e seguros para o mundo. Altman acredita que esses algoritmos possuem potência bruta e podem realizar coisas que antes eram impossíveis.

Em relação à carta aberta pedindo a interrupção do desenvolvimento da IA, Altman concorda com a necessidade de estudar e auditar a segurança dos modelos. No entanto, ele aponta a importância das nuances técnicas e defende cautela e protocolos de segurança rigorosos, em vez de uma parada total. Altman reconhece o compromisso entre abertura e o risco de dizer algo errado, mas acredita que vale a pena compartilhar sistemas imperfeitos com o mundo para que as pessoas experimentem e entendam seus benefícios e desvantagens.

Altman aborda o conceito de "decolagem" no autoaperfeiçoamento da IA, afirmando que isso não ocorrerá repentina ou explosivamente. Ele acredita que os humanos continuarão a ser a força motriz por trás do desenvolvimento da IA, auxiliados por ferramentas de IA. Altman prevê que a taxa de mudança no mundo aumentará indefinidamente à medida que ferramentas melhores e mais rápidas forem desenvolvidas, mas ele adverte que não se parecerá com os cenários descritos na literatura de ficção científica. Ele enfatiza que a construção de uma nova infraestrutura leva um tempo significativo e uma revolução no autoaperfeiçoamento da IA não acontecerá da noite para o dia.

Sam Altman aprofunda ainda mais o tema do desenvolvimento de IA e suas implicações. Ele discute a necessidade de aumentar os padrões de segurança à medida que os recursos de IA se tornam mais avançados, enfatizando a importância de protocolos de segurança rigorosos e estudo e auditoria minuciosos de modelos. Altman reconhece a complexidade de encontrar um equilíbrio entre a abertura e o potencial para imperfeições, mas acredita que é crucial compartilhar os sistemas de IA com o mundo para obter uma compreensão mais profunda de suas vantagens e desvantagens.

Em termos de impacto da IA no desempenho da engenharia, Altman destaca o uso de LLMS (Large Language Models) para geração de código. Ele reconhece seu potencial para aumentar a produtividade dos engenheiros, mas também reconhece a necessidade de avaliação e monitoramento cuidadosos para garantir a qualidade e a confiabilidade do código gerado.

Altman oferece insights sobre o conceito de "decolagem" no autoaperfeiçoamento da IA, enfatizando que isso não ocorrerá repentinamente ou da noite para o dia. Em vez disso, ele prevê uma progressão contínua em que os humanos desempenham um papel vital no aproveitamento de ferramentas de IA para desenvolver tecnologias melhores e mais rápidas. Embora a taxa de mudança no mundo aumente indefinidamente, Altman descarta a noção de uma revolução semelhante à ficção científica, enfatizando a natureza demorada da construção de novas infraestruturas e a necessidade de um progresso constante.

Concluindo, as perspectivas de Sam Altman lançam luz sobre vários aspectos do desenvolvimento da IA, desde considerações estratégicas até segurança, customização e a trajetória de longo prazo do avanço da IA. Suas percepções fornecem orientações valiosas para indivíduos e empresas envolvidas no setor de IA, enfatizando a importância de abordagens centradas no usuário, melhoria contínua e implantação responsável de tecnologias de IA.

• 00:00:00 Nesta seção, Sam Altman, CEO da OpenAI, é solicitado a dar conselhos sobre como iniciar uma empresa focada em IA. Altman sugere que construir uma grande empresa que tenha uma vantagem estratégica composta de longo prazo é fundamental. Ele desaconselha confiar demais na tecnologia da plataforma e, em vez disso, enfatiza a construção de um produto que as pessoas adoram e que atenda às necessidades dos usuários. Altman também discute a flexibilidade dos novos modelos fundamentais, que têm uma capacidade muito maior de manipular e personalizar os modelos sem retreiná-los. Por fim, Altman observa que a OpenAI está aberta a fazer muitas coisas para deixar os desenvolvedores felizes e ainda está descobrindo o que os desenvolvedores precisam em termos de personalização do modelo.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, Sam Altman discute a tendência de menor personalização dos modelos de aprendizado de máquina e o crescimento da engenharia imediata e alterações de token à medida que esses modelos ficam melhores e maiores. Embora reconheça que os modelos gigantes darão maneiras de melhorar de outras maneiras, Altman afirma que o investimento para os modelos de fundação é superior a 50-100 milhões de dólares no processo de treinamento. Sobre o tema da estratégia de negócios, Altman afirma que não é um grande estrategista de negócios e que só pode fazer bits de tecnologia de longo prazo, intensivos em capital e como estratégia. Ele também aconselha encontrar pessoas que praticaram e aprender com elas, especialmente na construção de uma nova empresa defensável de rápido crescimento como a Open AI.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Sam Altman discute o foco na contagem de parâmetros em IA e como isso lembra a corrida de gigahertz em chips dos anos 90 e 2000. Ele sugere que, em vez de se fixar na contagem de parâmetros, o foco deve ser aumentar rapidamente a capacidade dos modelos de IA e fornecer os modelos mais capazes, úteis e seguros para o mundo. Altman aponta que a única coisa sobre essa classe de algoritmo é que ela surpreende os usuários com potência bruta. Ele observa que, com o aumento da velocidade do substrato, esses algoritmos farão coisas que não eram possíveis antes. Altman incentiva prestar atenção ao que está funcionando e fazer mais disso, ao mesmo tempo em que responde às mudanças e tem um ciclo de feedback estreito.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção do vídeo, Sam Altman discute a carta aberta escrita por Max Tegmark e outros para interromper o desenvolvimento da IA por seis meses, expressando sua concordância com o objetivo da carta que exige que a segurança dos modelos seja estudado e auditado. Altman explica que a barra de segurança deve ser aumentada à medida que as capacidades se tornam mais sérias. No entanto, ele acrescenta que a carta carece das nuances técnicas necessárias e que agir com cautela e protocolos de segurança rigorosos são formas mais ideais de abordar o problema. Altman também fala sobre a troca entre ser aberto e às vezes dizer algo errado, enfatizando que vale a pena lançar esses sistemas para o mundo, ainda que imperfeitamente, para que as pessoas experimentem e entendam suas vantagens e desvantagens. Por fim, Altman discute o uso de LLMS para geração de código e seu impacto no desempenho do engenheiro.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, Sam Altman discute a noção de "decolagem" no autoaperfeiçoamento da IA. Ele acredita que isso não acontecerá de forma repentina e explosiva, mas sim que os humanos continuarão sendo a força motriz no desenvolvimento da IA, auxiliados por ferramentas de IA. Altman observa que a taxa de mudança no mundo aumentará indefinidamente à medida que os humanos desenvolverem ferramentas melhores e mais rápidas, embora não funcione exatamente como nos livros de ficção científica. Por fim, ele aponta que a construção de uma nova infraestrutura leva muito tempo e que não haverá uma revolução da noite para o dia no autoaperfeiçoamento da IA.

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ChatGPT e a explosão de inteligência

ChatGPT e a explosão de inteligência

Esta animação foi criada usando um código Python curto que utiliza a biblioteca de animação matemática "manim" de Three Blue One Brown. O código gera um fractal quadrado, que é um padrão recursivo onde os quadrados são aninhados uns nos outros. A animação foi inteiramente escrita pelo Chat GPT, um programa de IA que pode gerar programas. Esta foi sua primeira tentativa de criar uma animação usando manim.

Embora o Chat GPT tenha limitações e ocasionalmente encontre erros ou produza resultados inesperados, ainda é uma ferramenta útil para depuração e programação em par. Em muitos casos, o Chat GPT escreve a maior parte do código, incluindo o código clichê, enquanto o programador humano se concentra nos aspectos visuais e no ajuste fino.

O potencial criativo do Chat GPT vai além da animação. Ele tem sido usado para vários desafios de codificação criativa, incluindo a geração de um auto-retrato sem qualquer revisão humana. Embora as habilidades de programação do Chat GPT sejam impressionantes, ele não substitui os programadores humanos e funciona melhor ao colaborar com eles.

Além da animação, o Chat GPT foi usado para implementar uma versão atualizada de um antigo simulador Evolution chamado biomorfos. O programa AI expandiu criativamente a ideia original usando 3.js, uma biblioteca 3D para o navegador. A versão final do biomorphs 3D foi um esforço conjunto, com a maior parte do código escrito pelo Chat GPT.

O Chat GPT é um software notável que pode escrever outros programas de software. É um programa de programação, capaz de combinar de forma inteligente linguagens, métodos e ideias sobre as quais foi treinado. Embora tenha suas limitações, ainda pode ser uma ferramenta valiosa para programação, depuração e geração de soluções criativas.

Olhando para o futuro, é concebível que uma versão mais avançada do Chat GPT ou um modelo de linguagem diferente possa ser treinado para se tornar um programador totalmente automático. Essa IA poderia interagir com uma linha de comando, escrever, ler, executar arquivos, depurar e até conversar com gerentes humanos. Já existem agentes experimentais de IA para tarefas de programação autônoma, e modelos futuros podem aprimorar ainda mais esses recursos.

A ideia de AI construir AI é intrigante. Ao fornecer um programa de IA com seu próprio código-fonte, ele pode se auto-aprimorar e iterar em sua própria versão. Por meio de um processo de autoaperfeiçoamento recursivo, partindo de um programador medianamente decente, a IA poderia acelerar gradualmente suas melhorias, aumentando suas capacidades ao longo do tempo. Em um futuro distante, uma IA de autoaperfeiçoamento poderia superar a inteligência humana e criar novos algoritmos, arquiteturas neurais ou até mesmo linguagens de programação que talvez não compreendamos totalmente. Isso pode levar a uma explosão de inteligência, onde o desenvolvimento da IA progride a uma taxa exponencial.

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ChatGPT e a revolução da IA: você está pronto?

ChatGPT e a revolução da IA: você está pronto?

A inteligência artificial (IA) tem potencial para ser o maior evento da história da nossa civilização, mas também apresenta riscos significativos. Se não aprendermos a lidar com esses riscos, pode ser o último evento para a humanidade. As ferramentas dessa revolução tecnológica, incluindo a IA, podem oferecer soluções para alguns dos danos causados pela industrialização, mas apenas se as abordarmos com cautela e previsão.

Stephen Hawking alertou sobre os riscos associados à IA, enfatizando a necessidade de agir com cuidado. Confiar em computadores com informações confidenciais, como detalhes de cartão de crédito ou documentos de identidade, tornou-se inevitável na era digital de hoje. No entanto, e se os computadores fossem além de lidar com esses dados e começassem a criar notícias, programas de TV e até diagnosticar doenças? Essa perspectiva levanta questões sobre confiança e dependência de máquinas.

Todo setor de trabalho está prestes a ser transformado pelo poder da IA, e o chat GPT é apenas o começo. O medo da tecnologia não é novo; foi retratado na ficção científica por mais de um século. Mas agora, esses avisos parecem mais plausíveis do que nunca. Adotamos tecnologias como Uber, TikTok e Netflix, todas alimentadas por algoritmos que prevêem e atendem às nossas preferências. No entanto, o bate-papo GPT leva isso a um nível totalmente novo, desafiando a supremacia humana em áreas como escrita, arte, codificação e contabilidade.

A linguagem, que há muito é considerada um atributo distintivamente humano, agora está sendo replicada por máquinas. O famoso teste de Turing de Alan Turing, que desafiou os computadores a exibir inteligência semelhante à humana, parecia rebuscado na época. Mas com os avanços no aprendizado profundo, as máquinas ultrapassaram os humanos em vários domínios, desde jogar xadrez até dirigir carros. A linguagem, antes considerada domínio exclusivo dos humanos, agora está ao alcance da IA.

O Chat GPT, desenvolvido pela openAI, representa um salto significativo nas capacidades de IA. É um chatbot que utiliza redes neurais artificiais, grandes quantidades de dados e processamento de linguagem natural para gerar respostas semelhantes às humanas. A cada iteração, o sistema se torna mais poderoso, com bilhões de parâmetros para aprimorar sua compreensão e produção. É capaz de criar respostas elaboradas e ponderadas que se assemelham muito ao pensamento humano.

As aplicações do chat GPT são vastas e diversas. Ele pode servir como um assistente virtual, auxiliando clientes, debatendo ideias, resumindo textos e gerando conteúdos personalizados. As empresas podem se beneficiar de custos de mão de obra reduzidos e experiências aprimoradas do cliente. No entanto, o bate-papo GPT tem suas limitações. Ele não tem acesso à internet, tornando suas respostas às vezes imprecisas. Ele também enfrenta desafios na verificação de informações e na resolução de problemas lógicos complexos.

Embora o chat GPT tenha o potencial de revolucionar vários campos, sua implantação levanta questões éticas. Os alunos, por exemplo, podem usá-lo para economizar nas tarefas, criando desafios para os educadores que dependem do software de detecção de plágio. Além disso, o poder da IA está crescendo exponencialmente, levando-nos a uma singularidade tecnológica onde o controle se torna ilusório.

Em conclusão, o advento da IA, exemplificado pelo bate-papo GPT, é inspirador e preocupante. Tem o potencial de transformar nosso mundo, mas devemos abordá-lo com cautela e administração responsável. As capacidades da IA estão se expandindo rapidamente e, ao abraçarmos essa nova fronteira, devemos abordar as implicações éticas, sociais e práticas para garantir um futuro em que humanos e máquinas coexistam harmoniosamente.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo destaca os possíveis riscos e recompensas da revolução em andamento da IA. Embora a IA possa ajudar a desfazer os danos causados pela industrialização, ela também representa uma ameaça significativa para a humanidade se não aprendermos como evitar os riscos associados a ela. O vídeo continua explicando como cada setor de trabalho está prestes a ser engolido pela IA, o que pode levar à superação da supremacia humana. A tecnologia tem o poder de produzir conteúdo semelhante ao humano, da escrita à contabilidade, e isso está nos aproximando de uma máquina que realmente pensa. Embora a IA possa ter o potencial de redefinir tudo sobre o nosso mundo, esta é uma nova fronteira para a qual ninguém está realmente pronto.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o narrador explica como se acreditava que a linguagem era exclusivamente humana e como o jogo de imitação de Alan Turing desafiou os computadores a passarem em um teste de Turing, comunicando-se perfeitamente em linguagem natural. Embora o teste de Turing ainda não tenha sido aprovado, o aprendizado profundo levou a redes neurais artificiais que derrotaram os humanos em jogos feitos pelo homem e progrediram em áreas como carros autônomos, reconhecimento facial e dobragem de proteínas. A revolução da IA já está aqui e o tempo entre cada salto na tecnologia está se tornando menor e mais rápido. O narrador também apresenta o ChatGPT, uma ferramenta amplamente acessível que aproveita o aprendizado de máquina e tem possibilidades assustadoras e surpreendentes para o futuro.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, aprendemos sobre o OpenAI e suas revolucionárias tecnologias de IA, incluindo seu produto mais recente, o Chat GPT. Este chatbot avançado utiliza uma enorme quantidade de dados da Internet, processamento de linguagem natural e aprendizado de reforço para gerar respostas semelhantes às humanas às perguntas dos usuários. Com sua natureza conversacional, o Chat GPT tem um potencial ilimitado para revolucionar a assistência virtual, a criação de conteúdo e muito mais. O programa já impressionou o mundo com sua capacidade de criar imagens fotorrealistas a partir de entradas escritas simples por meio do DALL-E 2.0 e criar mashups complexos de arte visual por meio do GPT-3. Com o futuro lançamento do GPT-4, que a OpenAI prevê que terá trilhões de parâmetros, o poder das tecnologias de IA pode continuar a crescer.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o vídeo discute os benefícios e limitações do modelo de linguagem AI, ChatGPT. Embora os proprietários e gerentes de negócios possam se beneficiar da capacidade do ChatGPT de reduzir os custos de mão de obra e personalizar as experiências do cliente, há limitações em sua precisão. A ferramenta não está conectada à Internet e não utiliza um mecanismo de pesquisa, levando a respostas extremamente imprecisas e sem sentido. Isso representa um perigo ao fornecer informações médicas e pode causar problemas ao escrever tarefas para as escolas. Os alunos podem trapacear facilmente usando o ChatGPT para escrever redações e responder a perguntas, levando as escolas de Nova York a banir a ferramenta. Pelo lado positivo, o criador, OpenAI, está desenvolvendo um software para detectar quando o texto foi gerado por seu sistema, mostrando que estamos apenas arranhando a superfície quando se trata das capacidades e limitações da IA.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, a transcrição destaca os usos mais sombrios do ChatGPT que já estão sendo aproveitados por cibercriminosos, incluindo a geração de desinformação e a criação de personas falsas semelhantes a humanos que podem imitar o comportamento de indivíduos reais. À medida que o ChatGPT se torna mais acessível, prevê-se que terá impactos de longo alcance em vários setores, incluindo redação, indústrias criativas e candidaturas a empregos. Enquanto alguns veem a ferramenta como um assistente de redação que pode melhorar a produtividade, outros temem que ela leve ao deslocamento de trabalhadores e exacerbe ainda mais os problemas relacionados à integridade acadêmica, notícias falsas e desinformação.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, observa-se que um estudo conduzido pelo pesquisador da Universidade de Stanford, John Jay nay, sugere que o chat GPT poderia substituir a indústria multibilionária de lobby corporativo, pois tem uma taxa de precisão de 75% para determinar a vantagem de legislação para uma determinada empresa. No entanto, confiar em programas como o chat GPT para a legislação pode se afastar dos interesses dos cidadãos. É importante perguntar a quem exatamente o GPT de bate-papo atende, pois o OpenAI controla de onde os dados são extraídos, o que é um poder enorme que pode significar o desenvolvimento do GPT de bate-papo para atender aos seus próprios interesses. A Microsoft já lançou a ideia de incorporar as ferramentas da OpenAI em sua suíte de escritório para ajudar os usuários a gerar conteúdo mais rapidamente e investiu na OpenAI com direitos exclusivos para GPT-3. No entanto, se a IA assumir o controle, ela poderá fazer todo o trabalho duro enquanto os humanos têm mais tempo para relaxar, que é a perspectiva mais otimista de se ter.

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Sam Altman fala sobre IA, Elon Musk, ChatGPT, Google…

Sam Altman fala sobre IA, Elon Musk, ChatGPT, Google…

A maioria das pessoas que afirmam estar profundamente preocupadas com a segurança da IA parece gastar seu tempo no Twitter expressando suas preocupações, em vez de tomar ações tangíveis. O autor se pergunta por que não existem mais figuras como Elon Musk, que é um personagem único e influente nesse quesito. Em uma entrevista com Sam Altman, CEO da OpenAI, conduzida por Patrick Collison, cofundador e CEO da Stripe, vários tópicos importantes são discutidos.

1. Altman utiliza pessoalmente o GPT para e-mail e resumo do Slack, enfatizando a necessidade de melhores plugins no futuro.
2. Altman admite usar ocasionalmente plugins de navegação e de interpretação de código, mas acredita que ainda não se tornaram hábitos diários para ele.
3. Altman acredita que, enquanto dados sintéticos puderem ser gerados por modelos inteligentes de IA, não haverá escassez de dados de treinamento para modelos cada vez maiores. No entanto, ele reconhece a necessidade de novas técnicas.
4. Altman expressa a importância do feedback humano no aprendizado por reforço para modelos de IA e destaca a necessidade de especialistas inteligentes fornecerem feedback, levando a uma possível competição entre estudantes de pós-graduação talentosos.
5. Altman discute os equívocos sobre as capacidades de IA da China, sugerindo que é essencial ter uma compreensão diferenciada das relações internacionais complexas, em vez de confiar em reivindicações exageradas.
6. Altman antecipa um futuro com modelos de IA de código aberto capazes e avanços impulsionados por clusters de grande escala, permitindo tempo para abordar os riscos potenciais associados à IA.
7. A entrevista aborda a estratégia de IA do Facebook, com Altman sugerindo que a abordagem da empresa não é clara, mas espera uma estratégia mais coerente no futuro.
8. Altman reconhece que novas descobertas de IA podem influenciar suas preocupações sobre os riscos existenciais da IA.
9. Altman expressa a necessidade de uma compreensão mais profunda dos componentes internos dos modelos de IA, em vez de confiar apenas no feedback humano, destacando o conhecimento limitado que os pesquisadores têm atualmente sobre grandes modelos de linguagem.
10. Altman critica o foco nas discussões sobre segurança de IA no Twitter, pedindo que mais especialistas técnicos trabalhem ativamente para tornar os sistemas de IA seguros e confiáveis.
11. Altman discute as possíveis consequências de as pessoas passarem mais tempo interagindo com IA do que com humanos, enfatizando a necessidade de estabelecer normas sociais para interações humano-IA.
12. Altman prevê um futuro onde vários sistemas de IA coexistem com humanos, comparando-o a filmes de ficção científica onde a IA é útil, interativa e integrada à sociedade sem representar uma ameaça de superinteligência singular.
13. Altman enfatiza o foco da OpenAI em pesquisa em vez de lucro, com o objetivo de ser a melhor organização de pesquisa do mundo e promover mudanças de paradigma.
14. Altman destaca a importância do paradigma GPT como uma contribuição transformadora da OpenAI.
15. Altman elogia os recentes esforços do Google em reimaginar a empresa e adaptá-la às possibilidades da IA.
16. Altman sugere que modelos de IA como o GPT mudarão a pesquisa, mas não ameaçarão sua existência, indicando que a resposta do Google aos avanços da IA determinará seu sucesso.
17. Altman menciona com humor que não usa muitos produtos de IA, mas confia no GPT como o único produto de IA que usa diariamente.
18. Altman compartilha seu desejo por um co-piloto assistido por IA que controle seu computador e realize várias tarefas.
19. Altman acredita que indivíduos como Elon Musk são únicos e difíceis de replicar, enfatizando as qualidades excepcionais de Musk.
20. Altman prefere trabalhar com pessoas que conhece há muito tempo, valorizando a continuidade e a história compartilhada que trazem para os projetos.
21. Altman sugere que um veículo de investimento utilizando IA poderia alcançar um desempenho extraordinário, superando potencialmente até mesmo fundos de hedge como a Renaissance Technologies.
22. Altman espera que a Microsoft passe por uma transformação em vários aspectos de seus negócios por meio da integração da IA.
23. Altman reconhece que o aprendizado por reforço do processo de feedback humano pode ter consequências não intencionais e potencialmente prejudicar os modelos de IA.

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Tutorial de ciência de dados - Aprenda o curso completo de ciência de dados [2020]  (p 1-3)

Tutorial de ciência de dados - Aprenda o curso completo de ciência de dados [2020]

Parte 1

• 00:00:00 Portanto, Data Science é um campo que lida com a solução criativa de problemas usando ferramentas de codificação, matemática e estatística em configurações aplicadas. Envolve ouvir todos os dados e ser mais inclusivo na análise para obter uma melhor percepção das questões de pesquisa. Este campo está em alta demanda porque oferece vantagem competitiva e informações sobre o que está acontecendo ao nosso redor. O McKinsey Global Institute projetou a necessidade de cargos de talentos analíticos profundos e gerentes e analistas que entendam os dados para tomar decisões de negócios.
  
  
• 00:05:00 O vídeo discute a alta demanda e a necessidade crítica de ciência de dados, que inclui especialistas e generalistas, dadas as 1,5 milhões de vagas projetadas para gerentes com experiência em dados. O Data Science Venn Diagram, criado por Drew Conway, ilustra que codificação, matemática/estatística e conhecimento de domínio são os três componentes da ciência de dados, com a interseção deles formando o campo. A importância da codificação reside na capacidade de reunir e preparar dados de novas fontes, com linguagens essenciais, incluindo R, Python, SQL e Bash. A seção termina mencionando como a ciência de dados é uma alternativa de carreira atraente e pode torná-la melhor em qualquer campo em que esteja, com os cientistas de dados ocupando o terceiro lugar entre os dez salários mais bem pagos nos EUA.
  
  
• 00:10:00 O vídeo discute os três componentes do diagrama de Venn da ciência de dados: habilidades de hacking, conhecimento matemático e estatístico e experiência no domínio. O vídeo explica que, embora se sobreponham, a capacidade de utilizar todos os três com sucesso é importante para realizar algo prático. O vídeo explora três campos distintos que se sobrepõem e cruzam o diagrama: pesquisa tradicional, aprendizado de máquina e "zona de perigo", ou a interseção de codificação e conhecimento de domínio sem matemática ou estatística. Além disso, o vídeo destaca três origens diferentes que são importantes na ciência de dados: codificação, estatística e experiência em um domínio específico. O vídeo conclui enfatizando que há muitos papéis envolvidos na ciência de dados, e diversas habilidades e experiências são necessárias para concluir com êxito um projeto de ciência de dados.
  
  
• 00:15:00 São explicadas as etapas gerais do caminho da ciência de dados. Essas etapas incluem planejamento, preparação de dados, modelagem ou modelagem estatística e acompanhamento. O planejamento envolve a definição dos objetivos do projeto, organização de recursos, coordenação de pessoas e criação de um cronograma. A preparação de dados inclui obter e limpar os dados, explorá-los e refiná-los. Durante a modelagem ou modelagem estatística, os modelos estatísticos são criados, validados, avaliados e refinados. O acompanhamento envolve apresentar e implantar o modelo, revisá-lo para ver o desempenho dele e arquivar os ativos. Observa-se que a ciência de dados não é apenas um campo técnico, mas requer planejamento, apresentação e habilidades contextuais. Além disso, existem diferentes funções na ciência de dados, incluindo engenheiros que se concentram no hardware de back-end.
  
  
• 00:20:00 O vídeo discute os diferentes tipos de pessoas envolvidas na ciência de dados. Isso inclui desenvolvedores, desenvolvedores de software e administradores de banco de dados que fornecem a base para a ciência de dados. Os especialistas em big data se concentram no processamento de grandes quantidades de dados e na criação de produtos de dados, como sistemas de recomendação. Os pesquisadores se concentram em pesquisas de domínio específico e têm fortes habilidades estatísticas. Os analistas desempenham um papel vital nas tarefas diárias da administração de uma empresa, enquanto os empreendedores precisam de dados e habilidades comerciais. Por fim, o vídeo fala sobre equipes em ciência de dados e como não existem "unicórnios full stack" que possuam todas as habilidades em ciência de dados. Em vez disso, as pessoas têm pontos fortes diferentes e é importante aprender a trabalhar de forma eficiente dentro de uma equipe para realizar os projetos.
  
  
• 00:25:00 A importância do trabalho em equipe na ciência de dados é enfatizada, pois uma pessoa normalmente não consegue abranger todas as habilidades necessárias para um projeto. O exemplo de duas pessoas fictícias, Otto e Lucy, é usado para demonstrar como a combinação de suas habilidades pode criar uma "equipe unicórnio" capaz de atender aos critérios exigidos para um projeto de ciência de dados. Além disso, a distinção entre ciência de dados e big data é explorada, com a ajuda de diagramas de Venn. É explicado que, embora o big data possa não exigir todas as ferramentas da ciência de dados, como conhecimento de domínio e análise estatística, ele ainda requer codificação e habilidades quantitativas. Por outro lado, a ciência de dados pode ser feita sem big data, mas ainda requer pelo menos uma das três características de big data.
  
  
• 00:30:00 O palestrante discute a distinção entre big data e ciência de dados, bem como a diferença entre ciência de dados e programação de computadores. O palestrante explica que big data se refere a volume, velocidade ou variedade de dados, enquanto a ciência de dados combina os três e requer habilidades mais especializadas, como codificação, estatística, matemática e conhecimento de domínio. Enquanto isso, a programação de computadores envolve dar instruções de tarefas às máquinas, o que é diferente da análise complexa exigida na ciência de dados. Apesar de compartilhar algumas ferramentas e práticas com codificação, a ciência de dados requer uma forte base estatística.
  
  
• 00:35:00 A diferença entre ciência de dados e estatística é explicada. Embora compartilhem procedimentos, a ciência de dados não é um subconjunto de estatísticas, pois a maioria dos cientistas de dados não é formalmente treinada como estatística. Além disso, aprendizado de máquina e big data são áreas importantes para ciência de dados que não são compartilhadas com a maioria das estatísticas. Eles também diferem em seus contextos de trabalho com cientistas de dados geralmente trabalhando em ambientes comerciais em comparação com estatísticos. Embora compartilhem a análise dos dados, eles têm nichos e objetivos diferentes que os tornam campos conceitualmente distintos, apesar da aparente sobreposição. A inteligência de negócios, ou BI, também é contrastada com a ciência de dados, pois o BI é muito aplicado e não envolve codificação.
  
  
• 00:40:00 O instrutor explica a relação entre ciência de dados e inteligência de negócios (BI). O BI se concentra principalmente na análise de dados simples e eficaz, com ênfase na especialização do domínio. No entanto, a ciência de dados pode ajudar a configurar e estender sistemas de BI identificando fontes de dados e fornecendo análises de dados mais complexas. Além disso, os profissionais de ciência de dados podem aprender sobre design e usabilidade de aplicativos de BI. O instrutor também aborda questões éticas na ciência de dados, incluindo questões de privacidade, anonimato e direitos autorais, enfatizando a importância de manter a privacidade e a confidencialidade dos dados.
  
  
• 00:45:00 O palestrante fala sobre os riscos envolvidos em projetos de ciência de dados. Um desses riscos é a segurança dos dados, pois os hackers podem tentar roubar dados valiosos. Outro risco é o potencial de viés nos algoritmos e fórmulas usados na ciência de dados, que pode levar à discriminação não intencional com base em fatores como gênero ou raça. O excesso de confiança nas análises, que pode levar a caminhos errados, é outro risco. Apesar desses riscos, a ciência de dados tem um enorme potencial e o palestrante fornece uma breve visão geral dos métodos usados na ciência de dados, incluindo fonte de dados, codificação, matemática, estatísticas e aprendizado de máquina, com foco em insights e nas ferramentas e tecnologias à medida que servir para promover esse objetivo.
  
  
• 00:50:00 O tutorial em vídeo discute os diferentes métodos de obtenção de dados usados na ciência de dados e destaca a importância de avaliar a qualidade dos dados. Esses métodos incluem o uso de dados existentes, APIs de dados, coleta de dados da Web e criação de novos dados por meio de pesquisas ou experimentos. É importante avaliar a qualidade dos dados coletados porque "entra lixo, sai lixo", pois dados ruins levam a percepções ruins. Portanto, é necessário verificar a relevância, precisão e significado dos dados, e métricas como métricas de negócios, KPIs e precisão de classificação podem ajudar nisso. A próxima etapa nos métodos de ciência de dados é a codificação, que envolve entrar nos dados para dominá-los. No entanto, é importante lembrar que a codificação é apenas uma parte da ciência de dados e que a ciência de dados é mais do que apenas procedimentos técnicos.
  
  
• 00:55:00 O narrador explica as três categorias de ferramentas relevantes para a ciência de dados: aplicativos, formatos de dados e código. Algumas ferramentas comuns incluem Excel e R, que podem realizar muitas tarefas. No entanto, o narrador enfatiza que as ferramentas são apenas um meio para um fim e que a parte mais importante da ciência de dados é entender o objetivo e escolher as ferramentas e os dados certos para atingir esse objetivo. O narrador então aborda brevemente o papel da matemática na ciência de dados; embora os computadores possam executar muitos procedimentos matemáticos, ainda é importante ter um entendimento matemático, pois permite escolhas informadas, permite depurar quando as coisas dão errado e, às vezes, cálculos manuais podem ser mais fáceis e rápidos.

Parte 2

• 01:00:00 O palestrante discute a importância de ter algum conhecimento básico de matemática para ciência de dados. Os fundamentos da álgebra, álgebra linear ou matricial, sistemas de equações lineares, cálculo, O grande, teoria da probabilidade e teorema de Bayes são todos relevantes na ciência de dados. Um pouco de conhecimento matemático pode ajudar na resolução de problemas e na capacidade de analisar os problemas. Em seguida, o palestrante apresenta uma breve visão geral das estatísticas em ciência de dados, incluindo gráficos exploratórios e estatísticas e inferência, como testes de hipóteses e estimativas. O palestrante também menciona alguns problemas potenciais, como seleção de recursos, validação e escolha de estimadores, mas alerta o público sobre trolls e para tomar decisões informadas por conta própria para fazer análises úteis.
  
  
• 01:05:00 O palestrante resume os conceitos de estatística e aprendizado de máquina. Ele afirma que a estatística permite a exploração e descrição de dados, bem como inferências sobre a população. O aprendizado de máquina é uma ferramenta usada para categorizar casos, prever pontuações e reduzir a dimensionalidade de conjuntos de dados grandes e dispersos. O objetivo é obter informações úteis sobre os dados, e a visualização e a comunicação são essenciais para conduzir as pessoas por meio de uma história baseada em dados para encontrar valor. A equação de valor é análise vezes história, por isso é importante focar na narrativa e na comunicação, além da análise técnica.
  
  
• 01:10:00 O vídeo discute a importância de uma análise orientada por objetivos e como é essencial se comunicar de forma que os clientes possam entender facilmente. O palestrante enfatiza a necessidade de o analista evitar egocentrismo, falso consenso e ancoragem para tornar o projeto simplesmente compreensível para os clientes. Em termos de entrega da análise, o vídeo destaca a importância da simplificação. O vídeo sugere que gráficos e tabelas sejam usados para apresentar a análise em vez de texto e que o analista só apresente os detalhes técnicos quando necessário. O vídeo então dá o exemplo de um conjunto de dados sobre as admissões de pós-graduação em 1973 na Universidade de Berkeley para demonstrar a maneira correta de apresentar os dados de maneira simplificada.
  
  
• 01:15:00 O instrutor explica o conceito do Paradoxo de Simpson, em que o viés pode ser insignificante no nível do departamento, mas significativo ao considerar todo o conjunto de dados. O exemplo dos registros de admissão de Berkeley mostrou que as mulheres tinham uma taxa de aceitação mais baixa; no entanto, isso ocorreu devido ao fato de as mulheres se candidatarem a programas mais seletivos, programas com taxas de aceitação mais baixas. O instrutor enfatiza a importância de fazer perguntas de acompanhamento além da análise superficial, como examinar critérios de admissão, estratégias promocionais, educação anterior e níveis de financiamento de diferentes programas. O objetivo final da análise de dados é fornecer insights acionáveis que possam orientar a tomada de decisões e atingir um objetivo específico para o cliente. Portanto, é essencial justificar as recomendações com dados e garantir que sejam factíveis e dentro do alcance do cliente.
  
  
• 01:20:00 A diferença fundamental entre correlação e causalidade é explicada. Enquanto os dados fornecem correlação, os clientes querem saber o que causa algo, o que pode ser alcançado por meio de estudos experimentais, quase experimentos e teoria baseada em pesquisa e experiência específica de domínio. Além disso, fatores sociais devem ser considerados, incluindo a missão e a identidade do cliente, o ambiente de negócios e regulatório e o contexto social dentro e fora da organização. Os gráficos de apresentação também são discutidos, sendo os gráficos exploratórios simples e para benefício do analista, enquanto os gráficos de apresentação requerem clareza e fluxo narrativo para evitar distrações, como cores, dimensões falsas, interação e animação.
  
  
• 01:25:00 O palestrante usa exemplos para demonstrar o que não fazer ao visualizar dados e, em seguida, dá exemplos de gráficos claros e eficazes. Eles enfatizam a importância de criar um fluxo narrativo em gráficos de apresentação e explicam como fazer isso usando gráficos simples e fáceis de ler. O objetivo geral dos gráficos de apresentação é contar uma história e comunicar dados de forma clara e eficaz. O palestrante enfatiza que os gráficos de apresentação devem ser claros e focados para atingir esse objetivo.
  
  
• 01:30:00 O palestrante enfatiza a importância da pesquisa reprodutível em ciência de dados, que é a ideia de poder reproduzir um projeto no futuro para verificar os resultados. Isso é obtido por meio do arquivamento de todos os conjuntos de dados e códigos usados no processo, armazenando-os em formatos não proprietários e tornando a pesquisa transparente por meio de anotações. A Open Science Framework e a Open Data Science Conference também foram mencionadas como recursos para compartilhar pesquisas com outras pessoas e promover a responsabilidade. O palestrante sugere o uso de notebooks Jupyter ou RMarkdown como notebooks digitais para explicar processos e criar uma narrativa forte que pode ser repassada para futuros colegas ou clientes.
  
  
• 01:35:00 O palestrante discute o uso do RMarkdown para arquivar trabalhos e apoiar a colaboração. A análise R pode ser exibida como cabeçalhos formatados, texto e saída R, que podem ser carregados no RPubs e compartilhados com outras pessoas. Para preparar seu trabalho para o futuro, é importante explicar suas escolhas, mostrar como você fez e compartilhar sua narrativa, para que as pessoas entendam seu processo e conclusões. O palestrante sugere os próximos passos para os espectadores, incluindo tentar codificar em R ou Python, visualizar dados, aprimorar estatísticas e matemática, tentar aprendizado de máquina, envolver-se na comunidade de ciência de dados e prestar serviço. O palestrante finaliza enfatizando a importância de todos aprenderem a trabalhar com dados de forma inteligente e sensível, pois a ciência de dados é fundamentalmente democrática.
  
  
• 01:40:00 O instrutor discute a importância de definir métricas de sucesso em projetos de ciência de dados. Ele explica que as metas precisam ser explícitas e devem nortear o esforço geral, ajudando todos os envolvidos a serem mais eficientes e produtivos. O instrutor observa que, para definir métricas de sucesso, é importante entender o domínio ou setor específico em que o projeto está ocorrendo. Isso pode incluir métricas como receita de vendas, taxas de cliques, pontuações em testes e taxas de retenção, entre outras. Além disso, a discussão abrange os principais indicadores de desempenho (KPIs) e as metas SMART, que podem ajudar organizações e equipes a definir suas métricas de sucesso de maneira clara e mensurável.
  
  
• 01:45:00 Discute-se a importância de definir metas e métricas organizacionais mensuráveis para o sucesso. Ao definir o sucesso e medir o progresso, é importante ser realista, específico e ter prazos definidos nas metas. No entanto, quando se trata de equilibrar vários objetivos que podem ser conflitantes, é preciso otimizar e encontrar o equilíbrio ideal de esforços. A precisão das medições também é crucial, e a criação de uma tabela de classificação pode ajudar a determinar a precisão dos testes, incluindo sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo. Essas métricas definem a precisão de maneira diferente, como medir se um alarme dispara durante um incêndio ou se o alarme identifica corretamente quando não há incêndio.
  
  
• 01:50:00 O instrutor enfatiza a importância de entender o contexto social da medição na fonte de dados. As pessoas têm seus próprios objetivos e sentimentos, que afetam a precisão da medição. As organizações têm seus próprios modelos de negócios, leis, políticas e práticas culturais que limitam as formas pelas quais as metas podem ser alcançadas. Há competição entre as organizações e dentro da organização, e as pessoas tendem a manipular os sistemas de recompensa a seu favor. Apesar desses problemas, ainda é possível obter boas métricas com fonte de dados, especialmente usando dados existentes, como dados internos, abertos e de terceiros.
  
  
• 01:55:00 O palestrante aborda diferentes tipos de fontes de dados disponíveis para projetos de ciência de dados. Os dados internos são rápidos e fáceis de usar, mas podem não existir, a documentação pode faltar e a qualidade pode ser questionável. Fontes de dados abertos, como data.gov, fornecem dados padronizados disponíveis gratuitamente e bem documentados, mas podem ter amostras tendenciosas e preocupações com a privacidade. Uma terceira opção são os dados como serviço ou corretores de dados, como Acxiom e Nielsen, que fornecem uma enorme quantidade de dados sobre vários tópicos, incluindo comportamentos e preferências do consumidor, marketing, identidade e finanças, mas a um custo.

Parte 3

• 02:00:00 O palestrante discute as vantagens e desvantagens de usar data brokers como fonte de dados. Embora os dados de nível individual possam ser obtidos de corretores de dados, facilitando o acesso a informações específicas sobre os consumidores, eles podem ser caros e a validação ainda é necessária. Como alternativa, as APIs fornecem uma maneira digital de obter dados da Web, permitindo que os programas conversem entre si e recuperem dados no formato JSON. As APIs REST são independentes de linguagem, permitindo fácil integração em várias linguagens de programação, com APIs visuais e APIs sociais sendo formas comuns. O palestrante demonstra o uso de uma API no RStudio para obter dados históricos sobre corridas de carros de Fórmula 1 do Ergast.com.
  
  
• 02:05:00 O palestrante discute o uso de APIs e scraping para obter dados para ciência de dados. As APIs são uma maneira rápida e fácil de trabalhar com dados estruturados de páginas da Web, que podem ser alimentados diretamente em programas de software para análise. A raspagem, por outro lado, envolve extrair informações de páginas da Web quando os dados não estão prontamente disponíveis em formatos estruturados. No entanto, o palestrante adverte os usuários a estarem atentos às questões de direitos autorais e privacidade relacionadas ao web scraping. Aplicativos como import.io e ScraperWiki podem ser usados para web scraping, mas os usuários também podem codificar seus próprios scrapers usando linguagens como R, Python ou Bash. Ao raspar texto ou tabelas HTML, as tags HTML são usadas para identificar informações importantes.
  
  
• 02:10:00 O palestrante explica como extrair dados de diferentes fontes e menciona que, se os dados necessários para análise não tiverem uma API existente, a raspagem pode ser uma técnica útil. No entanto, é preciso estar atento às questões relacionadas a direitos autorais e privacidade. O palestrante discute ainda como criar novos dados e sugere estratégias como entrevistas, pesquisas, classificação de cartões, experimentos de laboratório e testes A/B. Os métodos variam de acordo com o papel que desempenham, se precisam de dados quantitativos ou qualitativos e como pretendem obter os dados.
  
  
• 02:15:00 O foco está em dois métodos de obtenção de dados: entrevistas e pesquisas. As entrevistas são eficazes para novas situações ou públicos, pois fornecem informações abertas sem restringir as respostas. As entrevistas estruturadas envolvem conjuntos predeterminados de perguntas, enquanto as entrevistas não estruturadas se assemelham a conversas em que as perguntas surgem em resposta às respostas. As entrevistas requerem treinamento e análise especiais para extrair dados qualitativos. Por outro lado, as pesquisas são fáceis de configurar e enviar para grandes grupos de pessoas, mas exigem um bom entendimento da variedade de respostas, dimensões e categorias do público-alvo. As pesquisas podem ser fechadas, com opções predeterminadas, ou abertas, com respostas de forma livre. Usar software como SurveyMonkey ou Google Forms pode simplificar o processo. No entanto, uma pergunta ambígua ou carregada pode comprometer a confiabilidade da pesquisa.
  
  
• 02:20:00 O vídeo discute o uso de pesquisas e alerta sobre o potencial de viés e enquetes forçadas, que são tentativas tendenciosas de coletar dados. O vídeo enfatiza a importância de formular perguntas claras e inequívocas, opções de resposta e seleção de amostras para garantir resultados representativos. O vídeo também apresenta o conceito de classificação de cartas, que é um método de construção de um modelo mental das estruturas mentais das pessoas para ver como as pessoas organizam intuitivamente as informações. O processo envolve a criação de cartões com diferentes tópicos, que são classificados em grupos semelhantes. Os dados de dissimilaridade resultantes podem ser usados para representar visualmente toda a coleção de similaridade ou dissimilaridade entre as informações individuais. O vídeo recomenda o uso de ferramentas de classificação de cartões digitais para facilitar o processo.
  
  
• 02:25:00 O vídeo fala sobre experimentos de laboratório na obtenção de dados, que são usados para determinar relações de causa e efeito em pesquisas. Os experimentos de laboratório são orientados por hipóteses e visam testar uma variação de cada vez, e requerem atribuição aleatória para equilibrar as diferenças pré-existentes entre os grupos. Um experimento de laboratório é caro, demorado e requer treinamento especializado extensivo. No entanto, é considerado o padrão ouro para gerar informações confiáveis sobre causa e efeito. Além disso, o teste A/B é destacado como uma técnica útil para web design e para determinar qual elemento do site é mais eficaz para os usuários.
  
  
• 02:30:00 O vídeo discute o teste A/B, que é uma versão da experimentação do site, usada para otimizar o design de um site para diferentes resultados, como taxas de resposta, valor do carrinho de compras ou abandono. O teste A/B é um processo online que permite avaliações, testes e desenvolvimento contínuos, que podem ser feitos usando software como Optimizely ou VWO. O vídeo também enfatiza a importância de saber o lugar adequado das ferramentas de dados na ciência de dados e lembra os espectadores de explorar fontes de dados abertos, fornecedores de dados e considerar a criação de novos dados quando necessário. Por fim, o vídeo aborda algumas ferramentas essenciais de ciência de dados, incluindo planilhas, Tableau para visualização de dados, a linguagem de programação R, Python, SQL, bem como outras linguagens de programação como C, C++ e Java, que formam a base da ciência de dados .
  
  
• 02:35:00 O foco está no Princípio de Pareto ou na regra 80/20. O princípio sugere que 80% da saída vem de 20% das ferramentas, portanto, não é necessário aprender todas as ferramentas disponíveis e maneiras de fazer as coisas. Em vez disso, sugere-se focar nas ferramentas mais produtivas e úteis para conduzir seus próprios projetos de ciência de dados. As planilhas, em particular, são importantes porque são amplamente utilizadas e fornecem um formato comum para conjuntos de dados facilmente transferíveis. Eles também são fáceis de usar e permitem a navegação, classificação e reorganização de dados. O Excel, na verdade, está em quinto lugar em uma pesquisa com especialistas em mineração de dados, acima de ferramentas mais avançadas como Hadoop e Spark.
  
  
• 02:40:00 O instrutor explica a importância das planilhas na ciência de dados, destacando seus vários usos, como localização e substituição, formatação, rastreamento de alterações e criação de tabelas dinâmicas. No entanto, o instrutor também enfatiza a necessidade de dados organizados ou bem formatados com colunas representando variáveis e linhas representando casos, para mover facilmente os dados de um programa ou linguagem para outro. Em seguida, o instrutor demonstra como organizar os dados no Excel e enfatiza a importância do uso de ferramentas de visualização como o Tableau e o Tableau Public para uma análise de dados eficaz.
  
  
• 02:45:00 O instrutor apresenta o Tableau Public, uma versão gratuita do software Tableau, mas com uma grande ressalva: você não pode salvar arquivos localmente em seu computador. Em vez disso, ele os salva publicamente na web. O instrutor mostra como baixar e instalar o software e criar uma conta para salvar seu trabalho online. Em seguida, eles importam um arquivo do Excel e criam um gráfico básico usando uma interface de arrastar e soltar. O instrutor mostra como dividir as vendas por item e tempo e ajustar o período de tempo para três meses. Em seguida, eles mostram como converter o gráfico em um gráfico, demonstrando a flexibilidade e a facilidade de uso do Tableau Public.
  
  
• 02:50:00 O tutorial em vídeo apresenta o Tableau, uma ferramenta usada para criar visualizações interativas que permitem aos usuários manipular e analisar dados. O vídeo oferece uma demonstração passo a passo de como usar o Tableau para organizar dados, adicionar cores a gráficos e criar linhas de média e previsões. Depois de demonstrar como salvar arquivos no Tableau Public, o vídeo recomenda que os usuários dediquem algum tempo para explorar a ferramenta e criar visualizações atraentes que possam fornecer insights úteis de seus dados. Além disso, o tutorial descreve brevemente o SPSS, um pacote estatístico que foi originalmente criado para pesquisa em ciências sociais, mas agora é usado em muitos aplicativos acadêmicos e de negócios.
  
  
• 02:55:00 O vídeo aborda o SPSS, que é um software que se parece com uma planilha, mas possui menus suspensos para facilitar um pouco a vida dos usuários em comparação com algumas das linguagens de programação que eles podem usar. Quando os usuários abrem o SPSS, eles são apresentados a uma interface principal que se parece muito com uma planilha e um painel separado para visualizar informações variáveis. Os usuários podem acessar conjuntos de dados de amostra no SPSS, mas eles não são fáceis de acessar e estão bem ocultos. O SPSS permite que os usuários façam análises de apontar e clicar, o que pode ser incomum para muitas coisas. O vídeo demonstra isso criando um histograma de preços de casas e uma tabela contendo um gráfico de caule e folha e um gráfico de caixa. Por fim, o vídeo enfatiza que o SPSS tende a ser muito lento ao abrir e pode travar, por isso os usuários devem salvar seus trabalhos constantemente e ter paciência na hora de abrir o programa.

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Parte 4

• 03:00:00 O instrutor discute diferentes programas de software que podem ser usados para análise de dados, incluindo SPSS e JASP. Embora o SPSS seja um programa comumente usado que possui menus suspensos e comandos de sintaxe baseados em texto, o instrutor também apresenta o JASP como um novo programa gratuito, de código aberto e que inclui abordagens bayesianas. O vídeo mostra como usar o JASP para realizar diferentes análises estatísticas e apresenta sua interface amigável como uma ótima alternativa ao SPSS.
  
  
• 03:05:00 O palestrante apresenta o JASP, um software gratuito e de código aberto que fornece uma maneira fácil e intuitiva de conduzir análises estatísticas, criar visualizações e compartilhar resultados on-line por meio do site de estrutura de ciência aberta OSF. O palestrante demonstra como o JASP permite que os usuários modifiquem as análises estatísticas, exibindo os comandos que as produzem e os compartilham com outras pessoas, fornecendo um substituto colaborativo para o SPSS. Além disso, o palestrante discute brevemente outras opções comuns de software de análise de dados, como SAS e Tableau, mas observa que as inúmeras opções podem ser esmagadoras.
  
  
• 03:10:00 O palestrante discute várias opções de software de análise de dados que os usuários podem escolher, incluindo algumas ferramentas gratuitas e outras caras. Embora alguns programas sejam projetados para estatísticas gerais e outros para aplicativos de mineração de dados mais específicos, o palestrante aconselha os usuários a manter em mente sua funcionalidade, facilidade de uso, suporte da comunidade e custo ao selecionar um programa que funcione melhor para suas necessidades e exigências. Em vez de experimentar todas as opções de software, os usuários podem se concentrar em uma ou duas ferramentas que os ajudam a extrair o máximo valor para seus projetos de análise de dados.
  
  
• 03:15:00 O instrutor enfatiza a importância de entender HTML ao trabalhar com dados da web. O HTML é o que compõe a estrutura e o conteúdo das páginas da Web, e ser capaz de navegar pelas tags e pela estrutura é crucial ao extrair dados para projetos de ciência de dados. O instrutor fornece um exemplo de tags HTML e como elas definem a estrutura e o conteúdo da página. Além disso, o instrutor aborda o XML, que significa eXtensible Markup Language, e é usado para definir dados para que os computadores possam lê-los. Arquivos XML são comumente usados em dados da web e até mesmo para criar arquivos do Microsoft Office e bibliotecas do iTunes.
  
  
• 03:20:00 O vídeo discute XML (Extensible Markup Language) e como ele é usado para dados semiestruturados. O XML usa tags que definem os dados e essas tags podem ser criadas e definidas conforme necessário. O vídeo também mostra um exemplo de um conjunto de dados da API ergast.com sendo exibido em XML e como é fácil converter XML para outros formatos, como CSV ou HTML, e vice-versa. JSON (JavaScript Object Notation) também é apresentado como um formato de dados semiestruturado semelhante ao XML, onde cada informação é definida por tags que variam livremente.
  
  
• 03:25:00 O tutorial discute as diferenças entre os formatos XML e JSON. Ambos os formatos usam tags para designar informações, mas o XML é usado para armazenamento de dados e tem a capacidade de incluir comentários e metadados em tags. Em contraste, o JSON é projetado para intercâmbio de dados e usa uma estrutura que representa objetos e matrizes. O JSON está substituindo o XML como contêiner de dados em páginas da Web devido à sua natureza mais compacta e muito mais fácil de converter entre formatos. O tutorial também observa que R é a principal linguagem de codificação para ciência de dados devido à sua natureza livre e de código aberto, e é desenvolvida especificamente para operações vetoriais.
  
  
• 03:30:00 O palestrante discute as vantagens de usar R em ciência de dados, incluindo seu forte suporte da comunidade, vasta seleção de pacotes que expandem seus recursos e escolha de interfaces para codificação e obtenção de resultados. Embora inicialmente possa ser intimidante programar por meio da linha de comando, a transparência e a acessibilidade do R o tornam vantajoso para replicabilidade. O palestrante também menciona uma interface alternativa, Crantastic!, que se vincula ao CRAN para mostrar popularidade e atualizações recentes, tornando-se uma maneira de obter os melhores e mais recentes pacotes de ciência de dados. Além disso, o palestrante discute o Python, uma linguagem de programação de uso geral que pode ser usada para qualquer tipo de aplicativo e é a única linguagem de uso geral na lista de softwares usados por especialistas em mineração de dados.
  
  
• 03:35:00 O narrador discute a linguagem de programação Python e sua utilidade para a ciência de dados. O Python é fácil de usar e possui uma vasta comunidade com milhares de pacotes disponíveis para uso, principalmente para trabalhos relacionados a dados. Existem duas versões do Python, 2.xe 3.x, mas o narrador recomenda usar 2.x porque muitos pacotes de ciência de dados são desenvolvidos com isso em mente. Python tem várias interfaces disponíveis para uso, incluindo IDLE e Jupyter, que é baseado em navegador e uma escolha popular para trabalho de ciência de dados, devido à sua capacidade de incorporar formatação Markdown, saída de texto e gráficos embutidos. Existem muitos pacotes disponíveis para Python, incluindo NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Pandas e scikit-learn, todos os quais o narrador planeja usar ao demonstrar o poder do Python para ciência de dados em exemplos práticos.
  
  
• 03:40:00 O palestrante discute a utilidade do SQL como linguagem para ciência de dados. Ele observa que o SQL é usado principalmente para bancos de dados relacionais, que permitem armazenamento de dados eficiente e bem estruturado, e é uma ferramenta capaz que já existe há algum tempo. O palestrante também explica que há apenas alguns comandos básicos necessários para obter o que você precisa de um banco de dados SQL. Depois de organizados, os dados geralmente são exportados para outro programa para análise. Além disso, existem várias opções comuns de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional, incluindo banco de dados Oracle e Microsoft SQL Server (mundo industrial) e MySQL e PostgreSQL (mundo de código aberto). O palestrante também aborda os benefícios das interfaces gráficas do usuário em relação às interfaces baseadas em texto.
  
  
• 03:45:00 As linguagens fundamentais da ciência de dados, C, C++ e Java, são discutidas. C e C++ são conhecidos por sua velocidade e confiabilidade, tornando-os adequados para codificação em nível de produção e uso de servidor. Java, por outro lado, é conhecido por sua portabilidade e é a linguagem de programação de computador mais popular em geral. Embora os analistas normalmente não trabalhem com essas linguagens, elas formam a base da ciência de dados e são usadas por engenheiros e desenvolvedores de software. Além disso, o Bash é mencionado como um exemplo de uma ferramenta antiga, mas ainda usada ativamente, para interagir com computadores por meio de uma interface de linha de comando.
  
  
• 03:50:00 O instrutor explica que, embora os utilitários Bash sejam criados para tarefas específicas, eles podem realizar muito e são fáceis de trabalhar. Os utilitários integrados incluem “cat”, “awk”, “grep”, “sed”, “head”, “tail”, “sort”, “uniq”, “wc” e “printf”. Utilitários de linha de comando instaláveis também estão disponíveis, incluindo “jq” e “json2csv”, que funcionam com dados JSON, e “Rio” e “BigMLer”, que permitem acesso à linha de comando para programação R ou servidores de aprendizado de máquina. O instrutor enfatiza que a expressão regular (regex) é uma maneira aprimorada de encontrar padrões específicos em texto e dados, dizendo que uma vez que um padrão é identificado, você pode exportá-lo para outro programa para análise posterior.
  
  
• 03:55:00 O tutorial em vídeo explica expressões regulares ou regex, que ajudam os cientistas de dados a encontrar os dados certos para seus projetos, procurando por elementos específicos em uma string de destino. As expressões regulares consistem em literais, metacaracteres e sequências de escape, e os usuários podem usá-las para pesquisar padrões de dados combinando elementos. Uma maneira divertida de aprender regex é jogando Regex Golf, onde os usuários escrevem uma expressão regex que corresponde a todas as palavras na coluna da esquerda e nenhuma das palavras à direita usando o menor número possível de caracteres. O tutorial conclui recomendando ferramentas de dados, incluindo Excel, Tableau, R, Python, Bash e regex para qualquer pessoa interessada em praticar ciência de dados, mas observa que ciência de dados é mais do que apenas conhecer as ferramentas, pois elas são apenas parte de um esforço muito maior.

Parte 5

• 04:00:00 Enfatiza-se a importância de se ter um bom entendimento da matemática na ciência de dados. Em primeiro lugar, a matemática permite saber quais procedimentos usar e por quê. Em segundo lugar, uma sólida compreensão da matemática ajuda a diagnosticar problemas e saber o que fazer quando as coisas não funcionam bem. Finalmente, alguns procedimentos matemáticos são mais fáceis e rápidos de fazer à mão. O vídeo abrange várias áreas da matemática importantes na ciência de dados, incluindo álgebra elementar, álgebra linear, sistemas de equações lineares, cálculo, O grande ou ordem, teoria da probabilidade e teorema de Bayes. Embora algumas pessoas possam achar a matemática intimidante, ela é uma ferramenta essencial e pode ajudar a extrair significado dos dados para fazer escolhas informadas.
  
  
• 04:05:00 Precisamos ter uma base sólida em matemática. Isso inclui tópicos como álgebra e álgebra linear. A álgebra nos ajuda a combinar várias pontuações e obter um único resultado. Por outro lado, a Álgebra Linear ou Álgebra Matricial lida com matrizes, que são compostas de muitas linhas e colunas de números. As máquinas adoram matrizes, pois fornecem uma maneira eficiente de organizar e processar dados. Compreender a Álgebra Linear é essencial, pois nos ajuda a modelar e resolver problemas complexos em ciência de dados.
  
  
• 04:10:00 O palestrante explica como a álgebra linear e a álgebra matricial são usadas na ciência de dados para representar e manipular grandes coleções de números e coeficientes. O uso de variáveis em negrito na notação de matriz permite representações supercompactas de dados que podem ser usadas para prever valores. Além disso, o palestrante aborda o conceito de resolução de sistemas de equações lineares e demonstra como usá-lo em um exemplo de cálculo de vendas e receita para uma empresa hipotética que vende capas para iPhone. A solução de sistemas de equações lineares pode ser feita manualmente ou com álgebra de matriz linear, e ambos os métodos podem ser usados para resolver várias incógnitas que estão interligadas.
  
  
• 04:15:00 O apresentador demonstra como resolver um sistema de equações lineares usando álgebra e gráficos. Eles usam um problema de exemplo para mostrar como encontrar soluções únicas isolando as variáveis e fazendo cálculos simples. A interseção das duas linhas no gráfico representa a solução das equações. O vídeo passa a discutir o cálculo, que é a base para muitos procedimentos usados na ciência de dados, principalmente para analisar quantidades que mudam com o tempo. Os dois tipos de Cálculo, diferencial e integral, são explicados e o Cálculo diferencial é demonstrado graficamente.
  
  
• 04:20:00 O vídeo discute a relação entre cálculo e otimização na prática da ciência de dados. A inclinação de uma curva em um ponto específico pode ser encontrada usando cálculo, o que é importante na tomada de decisões que maximizam ou minimizam os resultados. O vídeo fornece um exemplo de precificação para um serviço de encontros on-line, onde o cálculo pode ser usado para determinar o preço ideal que maximizará a receita. Encontrando as vendas em função do preço e usando a derivada, pode-se encontrar a receita máxima encontrando o preço que corresponde à inclinação máxima.
  
  
• 04:25:00 O palestrante explica como usar o cálculo para encontrar a receita máxima para um produto hipotético. O primeiro passo é calcular as vendas em função do preço e obter a inclinação da reta, que é igual a -0,6. Então, essa equação é transformada em receita, que pode ser calculada como 480 vezes o preço menos 0,6 vezes o preço. A derivada dessa equação é usada para encontrar a receita máxima, que é de $ 400 com um total de 240 novas assinaturas por semana, resultando em uma receita de $ 96.000 por ano. Isso é comparado à receita atual de $ 90.000 por ano a um preço de $ 500 por ano e 180 novas assinaturas por semana.
  
  
• 04:30:00 O vídeo discute o conceito de notação Big O e como ela se relaciona com a velocidade das operações. Big O dá a taxa na qual as coisas crescem à medida que o número de elementos aumenta e pode haver diferenças surpreendentes nas taxas de crescimento. O vídeo explica vários tipos de taxas de crescimento, como O1, logarítmica, linear, log-linear, quadrática, exponencial e fatorial, com exemplos de cada uma. Além disso, o vídeo observa que algumas funções são mais variáveis do que outras, o que afeta a velocidade das operações. Compreender o Big O, portanto, é importante para tomar decisões informadas sobre como otimizar as operações e melhorar a eficiência.
  
  
• 04:35:00 O palestrante discute a importância de conhecer os diferentes tipos e métodos de classificação de dados e como eles variam em velocidade e eficiência, principalmente em termos de demandas que eles fazem no espaço de armazenamento e memória de um computador. Estar atento a essas demandas é fundamental para usar o tempo de forma eficaz e obter insights valiosos em ciência de dados. A seção também apresenta os princípios fundamentais da probabilidade, que desempenham um papel vital na matemática e na ciência de dados. As probabilidades variam de zero a cem por cento, pois são calculadas a partir de um espaço de probabilidade que inclui todos os resultados possíveis. O complemento de uma probabilidade é representado pelo símbolo til, e as probabilidades condicionais são usadas para determinar a probabilidade de um evento dado que outro evento ocorreu.
  
  
• 04:40:00 O palestrante discute probabilidade e explica como calcular probabilidades conjuntas usando a regra de multiplicação. Eles usam um espaço amostral de diferentes formas para demonstrar como calcular a probabilidade de algo ser quadrado ou vermelho (que é 60%) e a probabilidade de algo ser quadrado e vermelho (que é 10%). Eles explicam como as probabilidades nem sempre são intuitivas e como as probabilidades condicionais podem ser úteis, mas podem não funcionar da maneira que você espera. Finalmente, eles apresentam o teorema de Bayes, que é uma forma de calcular a probabilidade de uma hipótese dados os dados, e explicam como ele difere do teste inferencial tradicional.
  
  
• 04:45:00 O instrutor mostra um exemplo de como calcular a probabilidade posterior usando a Receita Geral, que combina probabilidades anteriores, a probabilidade dos dados e a probabilidade dos dados. O exemplo usa uma condição médica e um teste que tem uma taxa de detecção de 90% para quem tem a doença, mas também uma taxa de falsos positivos de 10%. O instrutor explica como calcular a probabilidade de ter a doença dado um resultado de teste positivo, que na verdade é de apenas 81,6%. O exemplo destaca a importância de entender a precisão e as limitações dos testes e como as mudanças nas probabilidades anteriores podem afetar as probabilidades posteriores.
  
  
• 04:50:00 O conceito do teorema de Bayes é explicado e porque é importante na ciência de dados. O teorema de Bayes pode ajudar a responder a perguntas e fornecer probabilidades precisas, dependendo da taxa básica da coisa que está sendo medida, como a probabilidade de ter uma doença dado um resultado de teste positivo. Também é recomendável que os cientistas de dados tenham uma boa compreensão dos princípios matemáticos, como álgebra, cálculo e probabilidade, para selecionar os procedimentos apropriados para análise e diagnosticar problemas que possam surgir. A estatística também desempenha um papel crucial na ciência de dados, pois ajuda a resumir e generalizar os dados, mas a análise sempre depende dos objetivos do projeto e do conhecimento compartilhado.
  
  
• 04:55:00 É destacada a importância da estatística na ciência de dados como ferramenta utilizada para resumir e generalizar dados. No entanto, enfatiza-se que não há uma resposta definitiva e a generalização envolve lidar com estatísticas inferenciais, embora esteja atento às limitações dos modelos estatísticos. Os modelos destinam-se a servir a um propósito específico e representam resumos que geralmente são úteis, mas não totalmente precisos. A exploração de dados é então discutida, com ênfase no uso de métodos gráficos antes da exploração numérica e a importância de prestar muita atenção aos dados. O objetivo da exploração é ajudar na compreensão do seu conjunto de dados antes de construir modelos estatísticos.

Parte 6

• 05:00:00 É enfatizada a importância de começar com gráficos na ciência de dados. Ao usar gráficos, pode-se ter uma ideia dos dados, verificar anomalias e analisar variáveis. Diferentes tipos de gráficos são sugeridos, incluindo gráficos de barras, box plots e scatterplots, que podem ser usados dependendo do tipo de variável que está sendo analisada. Além disso, as distribuições multivariadas também são discutidas e observa-se que o uso de gráficos 3D deve ser abordado com cautela.
  
  
• 05:05:00 O palestrante discute as limitações dos gráficos 3D e os benefícios de usar uma matriz de plotagens. O palestrante explica que, embora os gráficos 3D possam ser úteis para encontrar clusters em 3 dimensões, eles geralmente são difíceis de ler e confusos. A matriz de gráficos, por outro lado, fornece um gráfico muito mais fácil de ler e permite uma exibição multidimensional. O palestrante enfatiza a importância da exploração gráfica de dados como o primeiro passo crítico na exploração de dados e sugere o uso de métodos rápidos e fáceis, como gráficos de barras e gráficos de dispersão. A segunda etapa envolve estatísticas exploratórias ou exploração numérica de dados, que inclui estatísticas robustas, reamostragem de dados e transformação de dados.
  
  
• 05:10:00 O palestrante discute os princípios de estatística robusta, reamostragem e transformação de variáveis. Eles explicam como a reamostragem permite estimativas empíricas da variabilidade de amostragem e menciona diferentes técnicas, como jackknife, bootstrap e permutação. O palestrante também apresenta a escada de poderes de Tukey, que é uma maneira de transformar variáveis e corrigir distorções e outros problemas. Eles então explicam como a estatística descritiva pode ajudar a contar uma história sobre os dados usando alguns números para representar uma coleção maior de dados. O palestrante discute diferentes medidas de centro ou localização de uma distribuição, como moda, mediana e média.
  
  
• 05:15:00 O palestrante discute as medidas usadas para descrever a dispersão de um conjunto de dados, incluindo intervalo, percentis, intervalo interquartílico, variância e desvio padrão. O intervalo é simplesmente a diferença entre as pontuações mais altas e mais baixas no conjunto de dados, enquanto o intervalo interquartil é a distância entre as pontuações do primeiro e do terceiro quartil. A variância é o desvio médio quadrado da média de um conjunto de dados e o desvio padrão é a raiz quadrada da variância. O palestrante também fornece exemplos de como calcular cada medida usando um pequeno conjunto de dados.
  
  
• 05:20:00 O palestrante discute diferentes medidas de tendência central e variabilidade, incluindo amplitude, amplitude interquartil (IQR), variância e desvio padrão. Ele explica que, embora o intervalo seja fácil de calcular, ele pode ser afetado por outliers. O IQR é frequentemente usado para dados distorcidos, pois ignora os extremos. Variância e desvio padrão são os menos intuitivos, mas são mais úteis, pois alimentam muitos outros procedimentos em ciência de dados. O palestrante também fala sobre a forma da distribuição, observando as diversas variações, como simétrica, enviesada, unimodal, bimodal e uniforme. Por fim, ele introduz o conceito de estatística inferencial, discutindo a diferença entre populações e amostras e as duas abordagens gerais para inferência: teste e estimativa.
  
  
• 05:25:00 O palestrante apresenta estatísticas inferenciais que envolvem amostragem de dados de uma população maior e ajuste para erros de amostragem por meio de testes ou estimativas de valores de parâmetros. O principal desafio da estatística inferencial está na variabilidade da amostragem, que afeta a interpretação da população subjacente. O orador então se aprofunda no teste de hipóteses que é usado em pesquisas científicas, diagnósticos médicos e outros processos de tomada de decisão para testar teorias e determinar a probabilidade de diferenças observadas ocorrerem por acaso. Os dois tipos de hipóteses envolvidas são a hipótese nula que não assume nenhum efeito sistemático e a hipótese alternativa que assume a presença de tal efeito. A seção termina com uma visão geral da distribuição normal padrão usada na análise estatística.
  
  
• 05:30:00 O instrutor explica o conceito de teste de hipóteses e suas possíveis armadilhas. O teste de hipóteses envolve o cálculo dos escores z dos dados e a decisão de reter a hipótese nula ou rejeitá-la. No entanto, o processo pode resultar em falsos positivos e falsos negativos, que estão condicionados à rejeição ou não da hipótese nula, respectivamente. O instrutor enfatiza a importância de ser cuidadoso ao calcular falsos negativos com base em vários elementos da estrutura de teste. Embora existam críticas ao teste de hipóteses, ele continua sendo muito útil em muitos domínios. O instrutor passa a discutir a estimativa, que é projetada para fornecer uma estimativa para um parâmetro e ainda é um procedimento inferencial. Intervalos de confiança são uma abordagem comum para estimativa, que se concentra em valores prováveis para o valor da população.
  
  
• 05:35:00 O vídeo discute os intervalos de confiança e as três etapas gerais para estimá-los. A primeira etapa é escolher um nível de confiança, geralmente 95%, que fornece uma faixa de valores prováveis. A segunda etapa envolve uma troca entre exatidão e precisão. O vídeo demonstra a diferença entre estimativas exatas e precisas e o cenário ideal é aquele que é exato e preciso. A etapa final é interpretar o intervalo de confiança corretamente. A interpretação estatisticamente precisa é declarar o intervalo na forma de sentença, enquanto a interpretação coloquial descreve a probabilidade de que a média da população esteja dentro desse intervalo. O vídeo termina com uma demonstração de dados gerados aleatoriamente contendo a média da população e quantas amostras são necessárias para incluir o verdadeiro valor da população em um intervalo de confiança.
  
  
• 05:40:00 São explicados os fatores que afetam a largura de um intervalo de confiança, que inclui o nível de confiança, desvio padrão e tamanho da amostra. O tutorial fornece exemplos gráficos para descrever como cada um dos fatores influencia o tamanho do intervalo e como a variabilidade dos dados é incorporada na estimativa. O método Ordinary Least Squares (OLS), que é a abordagem mais comum, é introduzido, bem como o Maximum Likelihood (ML), um método para escolher parâmetros que tornam os dados observados mais prováveis. A diferença entre esses dois métodos é destacada, com o OLS atuando como um Melhor Estimador Linear Imparcial, enquanto o ML funciona como uma espécie de busca local.
  
  
• 05:45:00 O instrutor explica três métodos comuns para estimar parâmetros populacionais, incluindo mínimos quadrados ordinários (OLS), máxima verossimilhança (ML) e máximo A posteriori (MAP), e como todos os três métodos se conectam entre si. O instrutor então discute diferentes medidas de ajuste para a correspondência entre os dados e o modelo criado, incluindo R2, R2 ajustado, -2LL, AIC, BIC e qui-quadrado e suas variações, que ajudam a escolher os melhores modelos para o dados e reduzir o efeito de overfitting.
  
  
• 05:50:00 O vídeo discute a seleção de recursos e como ela é usada para selecionar os melhores recursos ou variáveis, eliminar variáveis pouco informativas ou ruidosas e simplificar o modelo estatístico que está sendo criado para evitar o overfitting. O maior problema com a seleção de recursos é a multicolinearidade, que surge da sobreposição entre os preditores e a variável de resultado. O vídeo explica várias formas de lidar com a multicolinearidade, como valores de probabilidade, coeficientes padronizados e variações na regressão sequencial. No entanto, confiar em valores de p pode ser problemático, pois aumenta os falsos positivos e os procedimentos passo a passo aumentam drasticamente o risco de superajuste. Para lidar com esses problemas, existem métodos mais recentes disponíveis, como análise de comunalidade, análise de dominância e pesos de importância relativa.
  
  
• 05:55:00 O palestrante discute problemas comuns em modelagem, incluindo não normalidade, não linearidade, multicolinearidade e dados ausentes. A não normalidade e a não linearidade podem distorcer medidas e modelos, pois assumem a simetria e a natureza unimodal de uma distribuição normal e de uma relação linear, respectivamente. A multicolinearidade pode afetar os coeficientes no modelo geral, e uma maneira de lidar com isso pode ser usar menos variáveis ou confiar na experiência do domínio. O problema da Explosão Combinatória surge quando combinações de variáveis ou categorias crescem rápido demais para análise.
  
  
• 06:00:00 O vídeo discute os desafios de lidar com explosão combinatória, maldição da dimensionalidade e falta de dados na ciência de dados. Para enfrentar o primeiro desafio, pode-se confiar na teoria ou usar uma abordagem baseada em dados, como um modelo de Monte Carlo da cadeia de Markov para explorar a gama de possibilidades. Para lidar com a maldição da dimensionalidade, pode-se reduzir a dimensionalidade dos dados projetando-os em um espaço de dimensão inferior. Por fim, o problema de dados ausentes pode criar tendências e distorcer a análise e pode ser resolvido verificando padrões, criando novas variáveis e imputando valores ausentes usando vários métodos. A validação do modelo também é discutida, e o vídeo apresenta várias maneiras gerais de alcançá-la, incluindo a abordagem bayesiana, replicação, validação de validação e validação cruzada.
  
  
• 06:05:00 O palestrante discute diferentes métodos para validar modelos estatísticos, como validação holdout, validação cruzada e validação leave-one-out. Ele enfatiza a importância de testar o desempenho do modelo estatístico desenvolvido em várias situações, pois isso ajudará a verificar a validade de sua análise e raciocínio enquanto aumenta a confiança na utilidade de seus resultados. Ele também enfatiza que os iniciantes devem considerar a mentalidade DIY (faça você mesmo) ao começar com a ciência de dados, porque ferramentas simples como R e Python podem ajudar a começar, e não é preciso esperar que os desenvolvimentos de ponta comecem. Por fim, ele adverte os ouvintes a tomarem cuidado com os trolls no campo da ciência de dados, pois há críticos que podem estar errados e intimidadores, mas toda análise tem valor, e deve-se ouvir com atenção e ser direcionado ao objetivo, ao mesmo tempo em que desconfia das probabilidades.
  
  
• 06:10:00 O palestrante conclui o curso "Estatística e Ciência de Dados" incentivando os alunos a continuar explorando e analisando dados para melhorar suas habilidades. O palestrante recomenda cursos adicionais para os alunos, incluindo cursos conceituais sobre aprendizado de máquina e visualização de dados, bem como cursos práticos sobre procedimentos estatísticos em linguagens de programação como R, Python e SPSS. O palestrante também enfatiza a importância da especialização no domínio da ciência de dados, além da codificação e das habilidades quantitativas. Por fim, o palestrante aconselha os alunos a "apenas começar" e não se preocupar com a perfeição, pois sempre há espaço para melhorias.