INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DO GOOGLE LaMDA CRIOU CONSCIÊNCIA?

0:01[Música] [Aplausos] muito bem muito bem meus amigos estamos aqui novamente para mais um episódio do pt não compila hoje esperando algum chatbot respondeu algumas perguntas filosóficas que eu tenho aqui né hoje nós vamos falar de um assunto que se falou muito na semana passada né e eu quis trazer aqui para vocês uma uma visão mais técnica mais lúcida do que nós temos visto aí na mídia né nós tivemos aí um episódio de uma inteligência artificial do Google que foi dita como senciente que é o que nós costumamos dizer de algo que criou consciência da sua própria existência né e alguns outros algumas outras notícias que não sabemos foi aumentadas ou não mas Vamos explorar aqui nesse Episódio e para falar disso para a gente entender o que que é isso o que como que funciona esse tipo de Inteligência Artificial se esse fenômeno é possível se não é como que a implementação disso Quais são os dados envolvidos nisso eu tô com dois caras aqui que são especialistas no assunto que vai dar uma elucidada nesse assunto para a gente aqui de uma forma muito melhor do que a gente tem visto na mídia que na minha frente eu tocou ele é coordenador de ciências de dados na totus Leandro obrigado por aceitar o convite cara dá um oi para galera aí Eu que agradeço obrigado o convite aí um grande prazer estar aqui com vocês obrigado cara e aqui na ponta esquerda Luiz killes que é o nosso responsável de Inteligência Artificial da NT datas certo Luiz

2:11Eu que agradeço o convite vocês aceitaram o convite tá vendo já já foi mal treinado cara bom primeiro o que que aconteceu cara o eu queria fazer primeiro uma uma pergunta filosófica para vocês aqui a gente entrar na tecnologia em si né o próprio criador ou um dos desenvolvedores da EA foi afastado pelo Google porque Teoricamente foi ele que vazou essa notícia na mídia de que a iate tinha criado consciência né eu quero abrir para vocês discutirem essa parte mais filosófica lembrando de um conceito muito antigo lá de Alan turing não sei se vocês assistiram vocês assistiram um filme chamado jogo da imitação e esse conceito é um conceito Bem antigo lá do Alan turing que ele dizia que nós chegaremos um nível de Inteligência Artificial que seria dito como perfeito entre aspas quando a pessoa que dialoga com a máquina não saberia dizer se é humano ou não né seria o nosso Limiar ali aí eu pergunto para vocês chegamos nesse nível e o criador não passou no próprio teste de turing Será que o cara que tava desenvolvendo eh chegamos num num num ponto da Inteligência Artificial Lembrando que quem não conhece não não leu as notícias se trata de um chatbot né então é uma inteligência artificial do tipo que você interage com ela uma comunicação com ela né passamos aí o teste de Turim acho que tem muitas coisas para falar acho que a primeira coisa que temos de falar quando vi a notícia Mandaram para mim eu li e quando eu falar não queremos descer emborvedor da solução eu fico espantado falei como devedor tá solução poder ter chegado a sua conclusão ela tem sentido nenhum aí eu aprofunder em realidade em nome dessa cagou ela estava utilizando para validar o funcionamento da solução e a textura não tem conhecimento do que funciona por trás a implementação a implementação de como eu sou feito então isso faz que a notícia seja mais uma campanha que gosta de marca tem que de fato uma notícia à conclusão aí também acho que hoje em dia talvez essa pergunta que é frescura está um pouco passada faz tempo sobretudo nacia que tem pessoas que se relacionam também que no sono da complexidade que mexemos a falar da solução da Google que já faz anos Possivelmente uma década que tem pessoas que se relacionam cada dia quando você boto e que tem realmente um engajamento com ele caixas estão muito grandes sobre isso para mim era diferente

5:22e Google que a gente chama para baixo um treinamento que a internet artificial como você aprenderá quais são a gente tá falando um pouco mais disso mas acho que a pergunta hoje em dia inclusive para um humano Às vezes pode ser difícil saber como na máquina ou você está falando como humano acho que eu cheguei já é assim mas daí tem a consciência até o da definição do que é a própria consciência né enfim uma coisa bem explorar Leandro tua visão cara é essa parte do teste de trigo como Luiz falou é algo já cara teste da década de 50 né desde de lá para cá a gente vem trabalhando nisso muitas formas diferentes tanto que tem até uma tinha né pelo menos até antes da pandemia uma competição se eu não me engano na Europa quero logo meu prizen era basicamente isso tinha 10 perguntas o Boss tinha que responder e a pessoa que tinha que falar pô isso é um humano não é humano é um humano é uma máquina né então isso daí é uma coisa que vem sendo explorada cara alonga data né quando a gente olha para modelos né semelhantes de geração de texto

6:54é um cara incrível né faz geração de texto gera textos aí quando quando lançaram o paper do gpt3 essa menina que tá falando de desmatamento e ele colocou de acordo com o pesquisador fulano de tal do Universidade X é ele tá falando ele tava o texto falava justamente ao contrário né que o desmatamento era a coisa da cabeça das pessoas que desmatamento no aquecimento global era coisa da cabeça das pessoas e por aí vai e na verdade isso não existia nem o pesquisador nem a universidade nem esse artigo foi totalmente gerado artificialmente né E hoje nós temos aí modelos desse jeito que dessa mesma tecnologia tipo de tecnologia né que geram textos que podem conversar com as pessoas que podem gerar coisas ali automaticamente mas cara isso é matemática pura por trás quando a gente vai treinar um modelo como esse ele não tem ele não sabe exatamente o que ele está falando ele sabe que de acordo com os dados que foi passado por ele ele tem uma uma análise vetorial por trás dele ali de ver de calcular a distância entre palavras qual que seria próxima a palavra que encaixa neste né você passa por exemplo um pedaço de texto ele vai definir a próxima palavra e assim sucessivamente Mas isso não quer dizer que ele seja consciente né que ele está falando aquilo de uma maneira consciente né Eu lembro até de um meme vocês devem conhecer na internet que tem um iceberg assim né camadas né então tem assim Inteligência Artificial machine learning aí estatística matemática aritmética seja no fim na base cara é tudo matemática e Cara eu acho isso muito curioso pelo seguinte o cara como técnico como desenvolvedor né É exatamente o que você falou você talvez nem você Sabendo exatamente como foi a implementação daquela máquina mas você tem uma um conhecimento mínimo de como funciona o treinamento de máquinas etc como funciona Inteligência Artificial a primeira pergunta que você deveria se fazer na minha opinião para dizer que se um modelo Ele criou consciência ou não é o que é consciência primeiro Então como que a máquina gerou consciência se eu tenho dificuldade de definir para poder transformar isso no algoritmo no modelo matemático né porque é o que você disse ele vai trabalhar com uma série de inferências estatísticas para gerar aquela resposta matemática né de um linhas Gerais é basicamente Inteligência Artificial e eu teria que ter eu teria que necessariamente definir matemáticamente o que é autoconsciência e como é que se faz isso né Tem pessoas que acreditam e quando a gente tenha redes neurais muito muito grandes mas muitíssimo umas grandes que a gente tem agora outra consciência gerava

10:09a galera é o seguinte não sou cérebro no sistema nervoso infinitamente mais complexo e mais falando que qualquer modelo né Por grande que seja e por parâmetros que tenha a gente ter falado Google 40 milhões de parâmetros mas nossa capacidade deixa entra por exemplo poderia tirar um carro olhar o que está acontecendo na estrada pegar o celular e falar isso na capacidade infinita com quantos modelos de energia que a gente está sempre esqueço muito muito baixo sim comparado com energia desses que a gente está falando então ainda estamos eu acho luxo muito mais potente que qualquer modelo e outro ponto isso como a gente outra coisa que a gente está aprendendo também como internar os modelos

11:19hoje em dia já os modelos fazendo estrategias para eles aprendendo estilo como na criança para aprender e temos estrategias para aprender para falar isso importante isso daqui não é importante a gente tenta fazer o mesmo conteúdo e a gente tem um é melhor embutido né porque a gente vai retornando e respondendo o transacional ao mesmo tempo né quero ver fazer isso Tecnicamente é um pouco mais complexo né

11:53Nós tomamos uma decisão Então você tá dirigindo Você pegou o celular você fez alguma coisa cara tá envolvido uma série de coisas não é só um ponto específico não é só dirigir o carro não é só pegar o celular né e os modelos que a gente faz que nós temos hoje em dia eles são treinados com fins específico Então eu tenho um modelo uma rede neural por maior que ela seja né bilhões de parâmetros treináveis ela foi feita para poder classificar um texto para poder gerar um texto né eu não posso submeter ela com uma outra tarefa né hoje a gente já tem modelos aí teve o gato né Você chegou a ver deve ter visto é que está mais para pato né porque ele faz tudo então é o primeiro modelo que surgiu e nada de direito ele faz cara ele faz 600 tarefas e uma única rede neural então assim você pensa que a gente treina uma rede neural gigante vai classificar a imagem para poder gerar texto né para classificar algum tipo de comportamento de um cliente essa rede neural ela é uma única para fazer 600 então é legal só que é uma abordagem legal acho que talvez seja futuro com certeza mas neste momento cara já tá muito longe disso você vem com ela erra demais então assim faz 600 não faz nenhuma delas boas fazem bem né quero pegar essa esse teu ponto para fazer uma pergunta aí de leigo mesmo no assunto porque eu parei no site Beleza então sejam compreensivos comigo os modelos de Inteligência Artificial geralmente eles são treinados para gerar uma inferência com base em conclusões do passado Então você monta ali um data 7 ele vai fazer referências estatísticas daquele data 7 e por similaridade dessas diferenças ele vai concluir alguma coisa relacionada a história do passado né quando a gente fala da Própria Consciência Humana da tomada de decisão algumas vezes você precisa usar inferências do passado que não necessariamente estão ligadas a tua decisão de agora então tua experiência de vida tudo que você passou vai te ajudar a tomar uma decisão que você nunca tomou você não tem histórico daquilo existe algo semelhante hoje em algoritmos frameworks que possa simular um comportamento parecido e inteligência artificial de fato um dos problemas que a gente tem quando fazemos tardados

14:47na seguradora da Saúde quando eu verifico fraude no cartão de crédito é fácil porque o cliente vai reclamar eu não gasta indevido histórico de cachos da fraude indevido mas quando eu falo médico por exemplo que as pessoas indevidas para seguradora e nesse caso a pessoa nem uma reclamar e muitas vezes não tava a perceber isso daí como eu faço para criar modelos sinter dados ou tendo dá o fazer que o modelo aprenda entre as Patrocínio Então como a gente faz treinamento de amanhecer São treinamentos

15:53tem outro tipo de treinamento que a gente também utilizo como se uma criança estiver aprendendo então o modelo aprende a partir do resultado

16:15aqui por exemplo eu quero vender um produto eu como você era estratégia o que aconteceu e a partir daí ele vai aprendendo e ele vai definindo as estratégias ganhadores o que não deixa de ser uma geração de dados Toda vez que você tenta entende ser ou se acertou você está gerando histórico tá gerando histórico ele tá aprendendo com os erros dele erros e acertos né Mas aí você pensa aí com certeza né você deve estar pensando aí isso eu colocar né Toda vez que ele fizer algo errado algo certo ele vai ganhando e perdendo pontos dá para a gente entre aspas né criar uma consciência nele né de alguma maneira sim mas pensa assim né Eu tenho um robô vamos avançar alguns anos para frente né mas só que eu tenho um robô doméstico aqui em casa a gente avançou um pouco mais retrocedeu em alguns né porque eu tô pensando aqui num exemplo de Vou mandar uma carta né então vou te mandar uma carta e mandei meu robô se você tem robô na carta esse mundo aí cara tá legal vai no mercado então ele vai lá no mercado né eu tenho uma tarefa para ele que é no mercado comprar um pacote de cerveja para mim né OK no meio do caminho um carro na ponte tem uma criança em risco lá na água vamos dizer assim vai pegar a cerveja ponto final mas e a gente não pode colocar isso por exemplo sei lá ó se você fizer a tarefa que eu te pedi corretamente lá buscar a cerveja para mim isso vale um ponto né agora precisa de alguém tiver em risco isso vale 10 pontos então legal ele vai desviar o caminho vai salvar a pessoa isso tiver pedido para ele trazer 10 fardos de ser 12 fardos de cerveja quebrou a regra então assim e tem coisas que por exemplo cara você poderia extrapolar esse exemplo para de forma enorme cara isso é tipo você tem outra empresa você tá presta fechar um negócio né E você tá no caminho de ir para esse negócio cara aconteceu um acidente eu gosto de pensar assim mas que se você puder fazer algo vai salvar alguém Ali você vai cara você vai parar e vai salvar vai fazer o que tem que ser feito né E isso não é um programável em você ninguém falou para você quando será que nós falar você tem que fazer isso daqui né é uma coisa que a partir da tua natureza né então isso é muito difícil de você pensar num cenário você consiga ter esse tipo de inteligência tem esse tipo de sensibilidade eu diria né dentro de uma máquina de um algoritmo por exemplo que é uma inferência que não é direto você não tem você não tem esse dado para inferir porque o ser humano ele é capaz de eu eu me machuco quando eu me machuco é ruim eu consigo inferir que é ruim para você porque ser humano como eu e se você está numa situação dessa você imagina que você deveria ajudá-lo porque você gostaria de ajuda Como é que se define isso no algoritmo né então uma inferência que não é direta você usa a experiência própria sua para para esse tipo de conclusão né quero falar com você agora que ainda não conhece a Kleber kleber é uma empresa que já tem mais de 3 milhões de usuários em 30 países com 30 idiomas diferentes que tem trazido Soluções em blockchain criptomoedas e ativos digitais o objetivo da Clever é te dar liberdade financeira para operar nesse mercado de cripto então se você acredita nisso se você acredita nessa Liberdade você já Pensa como a Kleber vai conhecer os caras é clever.io estão contratando também pessoal para trabalhar com cripto com blockchain então se você tem interesse se você tem com respeito nessa área procura CL que você gosta de criptomoedas se você opera no mercado você precisa conhecer a Cléber precisa conhecer as soluções da Clever então o endereço está aqui embaixo no vídeo para quem não tá no YouTube é clever.io Vai lá vai conhecer que realmente é o mercado sensacional [Música] eu queria explorar um pouquinho mais agora com vocês essa questão do eu tô entrando no vício aqui do técnico fazer as perguntas que eu gostaria porque tá vindo na minha cabeça Essa questão que você falou dos dados da marcação de história e tal mas eu vou deixar isso pra gente falar quando tiver falando mais as tecnologias aqui que aí eu quero tratar essa questão dos vieses de dados etc que também leva algum alguns resultados inesperados e nem sempre desejáveis né mas para que o ouvinte que tá ouvindo a gente consiga acompanhar a gente nessa discussão queria que vocês dessem uma exploração geral dos tipos de inteligência artificial que nós temos né e que tipo de Inteligência é essa exatamente do Google né a gente falou que de npl por exemplo que é o processamento de linguagem natural etc que é um tipo de inteligência artificial tem algumas outras que são mais referência estatísticas mesmo treinamento etc tem a questão das redes neurais queria que vocês desse um overview para a galera que tá ouvindo a gente poder se situar a gente poder falar Mais especificamente desses tipos e dos problemas de desafios que a gente tem nessas nessas tecnologias já começaram muito complicado responder porque dependem o olho que não significa que eles como o Leandro por exemplo na minha cabeça a gente até poderia três tipos

22:35o que a gente ama que seria utilizar modelos que não sei bastante

22:48primeiro

22:56de um Booster estaria falando de uma mochila estou aprendendo a partir

23:09e depois temos uma área neural simples como que a gente fazia até faz 10 anos da maneira mais singular mas faz desse ano são seus amigos da Google como eles falaram certo com muita força não consegue entender orais Profundas quando eu vou começar a ter um monte de camadas [Música] agora cada uma dessa soluções eu posso utilizar para várias coxas eu posso fazer LP utilizando o modelo estadista e para alguma caixa sobre a funcionar e já normalmente tivesse ficado mais difícil dá para fazer mais um pouco mais complicado a gente já vai iria mais para um driblar recomendação que eu tenho na tecnologia entendeu o caso da implementação né o caso de negócio para chegar na melhor implementação porque ele vai ter alguns requisitos não podem ser talvez nem funcionais né tipo otimização acurá etc isso vai ter diferentes modelos acreditações vai ter parâmetros diferentes resultados diferentes vou deixar pelo menos consequências

24:48exatamente eu concordo contigo isso a gente tem essas essas divisões aí dentro disso a gente quebra né em outras em aspectos né de aprendizagem supervisionada nos posicionadas por reforço e transferência de conhecimento e por aí vai mas é basicamente isso e aí entra a grande mágica da ciência de dados que é controlar esses parâmetros de treinamento e de dados para levar para Machine isso é uma coisa que eu vejo muito no mercado a galera cara quero estudar Inteligência Artificial nunca fez um aquário na vida nunca fez um aquário e nunca nunca escalou uma matriz e quer estudar a inteligência artificial né então fica a dica aí ó você quer estudar primeiro você tem que voltar lá na probabilidade estatística do primeiro ano da faculdade lembra né os primeiros modelinhos lá de probabilidade etc volta na álgebra álgebra linear né Você tinha que pegar inclusive muita gente não vê a correlação de Inteligência Artificial e até a própria computação gráfica porque a computação gráfica ela é pura Matriz né linear pura né E então volta lá amiguinho estuda um pouquinho depois você vai vai mexer com código porque a mágica tá no seu data 7 na captura dos dados que você faz o resto cara você pegar o próprio site que você falou no começo o cara você pega a documentação sai kit lá ainda tá lá super completa e tudo que é modelo tudo que é parâmetro que o modelo aceita é super simples Entendeu agora para você chegar até aí é que tá o ponto né a vida do profissional de ciência de dados e inteligência artificial não é não é só o modelo entendeu Você tem a parte de você pegar o dado transformar ele em alguma coisa tipo um modelo é aquele lance do gabarding né não foi tratado entrou coisa ruim ela sai coisa ruim não tem jeito uma coisa que que eu acho muito muito interessante quando a gente fala disso né da própria modelagem do dados do dado etc é que quando a gente fala hoje as pessoas pensam lá quando falar Modelo aquele que ele tem surf Flow que ele fez Deploy lá e tal mas o próprio conceito de modelo ele vem da modelagem estatística né e da modelagem probabilística daqui né então você tá falando de um ativo você tem ali tecnológico que na verdade só implementa um modelo que é um modelo matemático

27:58primeiro mas temos essa realistas super elevada o desafio que temos esse que entre ela aplica tudo não é como quando eu pego na tecnologia uma equipe desse movimento mobile lá mas quando falamos artificial data sciens qualquer área de qualquer um preço de qualquer governo ou deixar esse beneficiar então eu vou até sempre o Suárez com diferentes níveis a gente é sempre quando a gente tem por internet dados Interpretação

28:51para entender o problema o cara sabe aquele negócio faz café o cara leva o banheiro sabe a cobrar faz o devops aplicação

29:15fazer tudo isso eles gostam de fazer algumas algumas dessas coxas que outras tudo dificilmente você baixar isso e temos o desafio de que o analista de negócio também posso estar fazendo diferentes perfis que sabe um pouco de modelos mas que nos ocorreu mais fala o Cientista

29:46programa bater o cientista de dados esse mar Redondo dentro do possível engenheiros que a gente já morreram no mundo dos modelos de grandes que eles não fala muitas vezes com nenhum cliente porque o trabalho deles mas como eu faço um modelo neurais e sabe agradecer o mundo então outro perfil diferente e depois temos as pessoas que se dedicaram por essas soluções a funcionar

30:22a linguagem cada uma utiliza

30:32para eu conseguir ter uma entrada dos modelos que não aconteça o que acontecia quando eu comecei a trabalhar neste mundo que você fazia um modelo uma tecnologia sei lá no espaço e depois vem outra pessoa e transferir aquilo para que o bolo aí a pessoa demorava 6 meses para transferir para cobolo quando você tinha Pronto já tinha bolostiado tudo aí você criava na planilha para bater mesmo refutado e depois de dois anos você conseguia ter um modelo rodando isso hoje muito mais complexo mas também acho que temos de ser realistas e pensar que todos nós vamos ter de lidar Como estimular a máquina poderoso não tem mais é como homem utiliza essa máquina para achar cromania proveito isso trabalhar juntos ferramentas para que as pessoas cada um dentro do seu nível um pouco minha visão a respeito até adicionando aqui na fala do Luiz uma coisa que eu tenho vivenciado bastante né e agora estou vendo uma solução no final da no a luz do final do túnel ali né porque assim muitas empresas trabalhando muito tempo como consultor Então você chegava no cliente o cliente Fala meu eu preciso de uma inteligência artificial [ __ ] eu preciso de uma coisa incrível aqui porque eu tenho um problemático ele fala como se fosse escrever uma página HTML né exato e ok nós vamos lá fazemos a inteligência artificial do jeito que ele quer né para resolver o problema dele e OK depois disso cara trabalha acaba então assim cara adianta alguma coisa você ter Ah eu quero eu tenho um problema de fraude na empresa e também eu preciso ter um modelo para detectar o cliente que é fraudador legal Vamos levantar dados vamos treinar o modelo Vamos colocar esse produção Vamos definir todo o paypline cara vai retornar de X tempo vai gerar pressão a cada semana a gente definir tudo legal tem alguém que vai fazer alguma coisa com isso a maioria dos lugares não tem então assim cara se você vai gerar pressão para dizer que aquele cara aquele cliente é um possível fraudador mas você não tem não tá mapeado você não sabe tipo quem vai fazer o que com isso porque eu preciso alguém fazer alguma coisa porque não adianta nada ter a inteligência artificial cara mas incrível do mundo aqui cara detectando gerando coisas aqui insumos para tomar decisão para de repente pegar um cliente falador pegar um cliente que vai invadir da empresa né otimização de preço qualquer coisa que você possa imaginar aí se não tiver alguém que vai fazer alguma coisa com isso cara esse é um ponto muito interessante que eu já briguei muito na nas empresas e no mercado geral quando a gente fala de Machine e acho que vocês vão concordar comigo vou fazer uma lenda aqui depois eu quero voltar na questão do backline de operação também é outra coisa polêmica também mas eu é comum acho que vocês devem ver isso também eu sou arquiteto software tá então eu tenho essa visão mais mais Ampla da ti como toda né É comum você chegar nas empresas e ver um muro bem grande desse tamanho aqui assim ó daqui para cá é analítico daqui para cá e transacional né então eu pego o dado daqui jogo por cima do muro o dado cai aqui e o cientista de dados trabalha aquele dado dentro de um datalei que exceto cara já é minha base transacional tá do outro lado do Muro ainda tá ele mexe aqui dentro faz o modelo etc e usa aquele modelo para gerar relatório inteligência artificial para gerar relatório cara isso é um cenário muito comum da gente ver e a minha briga era sempre nessa linha aí né tipo cara você tem que fazer um modelo esse modelo ele vira uma aplicação ele tem que ir para outro muro ele tem que rodar lá no transacional ele tem que fazer parte da operação né Para que que você quer uma tomada de decisão automatizada se você não vai fazer nada com essa decisão exatamente senão você continua fazendo relatório você tem que fazer um modelo aí ele tem que passar por esse pipeline de operação e ele tem que ir lá para um transacional seja um serviço que me responda em tempo real Passos parâmetros ele me retorna no valor e automatismo isso do outro lado mas ele tem que fazer parte internacional ele faz ele é uma aplicação desse modelo Já pensou você tem um cliente que ele tem uma alta probabilidade de ser um fraudador modelo tá dando ali que ele Possivelmente é um cara tá fraudando você aí eu tenho vendedor vai lá é sono que nem isso para vender mais né compra mais de mim aqui tipo cara não faz sentido isso tem que estar do outro lado do transacional a pessoa vê ah o cara é um possível fraudador o cara Possivelmente vai dar um turning então eu vou acionar ele não vou acionar ele para vender alguma coisa vou tentar fazer uma ação de retenção nele né só que isso também não é ficando desse lado do Muro como você falou então na realidade eu fosse crítica com as pessoas têm na realidade eu penso muito quando eu comecei a fazer eu eu faz muito tempo mas antes de sermos um tipo bem que trabalhamos lá para marca tem riscos aí e tínhamos ninguém mas faz quatro cinco anos ficou

36:31aí eu tenho a percepção que as áreas de perceber o complexo disso complexo desses pontos de vista Sempre ligado ao dado qualidade da marca realizada enchente para porcos modelos são complicadas são complicadas instalar os projetos a diferença é qualquer outro tipo de projeto não tem um fim quando eu acabo e os dados A pensar como esse modelo quando quando acontece a bulu e é um negócio Aleluia

37:21mas acho que tem para trás

37:29porque realmente estamos na situação que essa barreira que a gente tem na sua organização entre ti e negócio cada dia faz menos sentido faz muito menos item as pessoas ficam por como ter digamos valorar aqueles por número de incidentes Por que as coisas funcionam de risco

38:02[Música] muitas vezes então acho que tem também um partocrificando tudo isso que você comentou Sem dúvida nenhuma e eu acho que o ponto principal que você falou Luiz é essa questão da barreira negócio tem não existe transformação digital sem esses dois caras estarem trabalhando muito muito junto né se até e não falar de negócio e o negócio não falar de ti cara acabou então a gente vê até os próprios modelos de agilidade de transformação de fato você vê os times a gente já episódios sobre isso no podcast por volta aí no feed dá uma olhada no nosso playlist você vai encontrar lá de orientação dos times por produto Então você tem um cara de negócio junto com cientista de dados junto com o desenvolvedor falando de do problema na mesma mesa justamente para que isso não aconteça né porque essa esse conflito da evolução com a operação vai sempre acontecer velho sempre né evolução traz risco a operação quer ser estável né inclusive anos atrás porque que começou a o Hype de The Voice justamente por causa disso Pô o desenvolvedor quer desenvolver operação quer manter cara fiz um negócio novo quero fazer Deploy não vai fazer Deploy porque sexta-feira à noite eu não vou ficar aqui para fazer o back no sábado né então o modelo de transformação da operação da empresa Começa por aí né operação e evolução não pode falar duas coisas diferentes Eu acho que o mesmo o mesmo vale porque a gente está candidata

39:55sempre foi não tem outro jeito

40:05toda forma natural a forma é trabalhar não precisa ter operação e crença de desenvolvimento é sempre evolução é sempre um ciclo continuo puro e isso às vezes eu não tenho como garantir resultados [Música] muito conhecida assim normalmente você depende muito do lado e às vezes você começa um preto por um canto e no meio para saber desse jeito não dá para fazer mas esse outro jeito a gente vai conseguir passar então terra de lidar com risco ter de lidar com isso agilidade a se organizações tradicionais tem problemas tem problemas ainda hoje e a gente e tem outra tipo organização digital que tem tanto problema porque não tem tanto problema seu respeito e aí está grande no mercado mas a chave também o contraponto de tudo isso que a gente tá falando né a gente ter áreas muito soltas vamos dizer assim né a área de inovação tão cara aqui nossa pegada inovação a gente faz coisa nova a gente não tá presa processo tem sua produção

41:29aqui o negócio é doido legal aí o cara sobe servidor de qualquer jeito não o processo de segurança não passa absolutamente nada e o resultado é esse daí é vazamento de dados é uma série de coisa parte de segurança e governança comprometida por quê Porque cara já trabalhei muitos lugares onde você chegava lá e sei lá caravente traz um desafio e fala meu pensando da depende da fazer um modelo com isso daqui a gente determinar prever algum tipo de comportamento Ah legal vamos lá e você conseguiu dado você começa a trabalhar ali rapidamente consegue ter algum resultado né o cara passa na tua mesa eu tenho resultado já preliminar aqui né Dá uma olhadinha pô ficou bom para carvão subir amanhã velho tenha calma Então já aconteceu muitas vezes é tipo vamos subir um servidor nosso servidor não é legal Vamos subir para o outro vai sobe não tá nem aí a novinha ajudou para [ __ ] ajudou muito o cara com dois clique com elas que seus prontos para receber requisição eu tenho uma opinião meio polêmica sobre isso eu acho que nem tanto ao céu nem tanto a terra né Eu acho que tem empresa que bicho falta trancar a chave dos acesso na gaveta e tipo não vamos desenvolver mais software Porque é perigoso desenvolver software a gente vai voltar tudo Papel existe esses extremos mas existe extrema do cara que acha que desenvolveu na empresa é igual a desenvolver software na casa dele e aí veja não dá para viver nas pontas né acho que a gente tem que ficar no meio do caminho já foi ele nesse inferno aí porque eu já trabalhei serviço para banco aonde cara você desenvolve o projeto né então cara vou fazer isso vou pegar o dado daqui vou treinar o modelo faz todo mundo tem que fazer ali cara só vai para produção Se você passar pelo comitê o comitê tem que avaliar o comitê só tem agenda daqui 10 dias não sabe nada ele é mais Finlândia o meu passando o cabelo né e chegar lá cara é uma burocra daquela então assim esse daí cara é o extremo total né imprime o desenho de solução carimba seria em duas vias só falta reconhecer firma né da solução tipo foi você mesmo que fez e também já trabalhei em lugares que cara não tinha nada Você quer ah por que que você precisa Pô eu preciso subir um é Mara aí no na WS para poder treinar o modelo para você Legal vamos lá daqui a senha de produção

44:25[Música]

44:35descobriu o último dia que você tenta passar por um determinado filtro que você não sabia aí todo mundo agora todos nós temos passado vários look mas seja o que eh também o ponto que o bicho eu esquecer se acham que quando eu faço o barato seconómico boa até resultado assegurado Acho que ninguém falou isso que a gente vai ter na solução que ela funciona que muitas vezes provavelmente a solução a gente fazia algo para nada aquilo que foi feito o Washington que garante o Primeiro Momento aquilo que estou fazendo a portão valor para um negócio mas não tem importância mais barato nem que seja o valor mínimo mais barato nem mais fácil que fazer o sistema antigo de reais que foram todo mundo ganha seu bônus e não corre na vida ninguém nunca estava fazendo tinha sentido nenhum e só perceberam depois e cara como é comum isso né como isso como isso é comum eu já vi discussões cara nessa linha homéricas assim uma que eu vou preservar a fonte Claro mas tipo críticas ao modelo age e tal Porque que a gente tem que ser ágil para colocar porcaria no ar mais rápido é isso aí mas é para isso que que você prefere você quer colocar porcaria numa rápido ou você quer demorar três anos e descobrir que você colocou uma porcaria no final melhor já já descobri agora né E já fazer um negócio melhor e é uma discussão aí enfim eu entendo que hoje no mercado Já é ponto Pacífico que as empresas que quem vai ser na operança como você falou

46:32a não ter reação de mercado porque é isso você o mercado ele tá tão tá tão ágil ele tá tão você precisa pivotar em tantos momentos produtos digitais que nenhuma empresa mais suporta você demorar dois anos um ano que seja para entregar um software não tem mais como né e eu gostei do ponto que você falou de que não tem como ser diferente para projeto machine learning e faz todo sentido né cara porque não é que você vai fazer Waterfall de um modelo a natureza dele é incremental né cara sensacional nunca tinha parado para pensar por esse lado ele é incremental então se você não trabalhar com exatamente com conceito de você fazer uma entrega mínima e aperfeiçoar isso você vai entregar o modelo vai ficar no ar e aí o que eu quero puxar aqui de pergunta para vocês entreguei o modelo tá lá rodando Como que funciona esse meu pai pilaine de operação desse cara como que eu controlo as curvas de tonância da decisão como que eu Controlo a curasse queria que vocês dessem um overview de como funciona essa esse pipeline de data Ops já é melhor Como qual avalia o modelo em funcionamento como que eu sei que ele tá funcionando como que eu seleciono data 7 moderno esse cara retreino põe produção e como que o cara tá ouvindo a gente pode interagir mais com esse mundo se ele quisesse um profissional trabalho com isso primeiro deveria deveria falar mas que quando eu ponho quando eu faço com o modelo para ver e queira por ele por ele a primeira coisa que eu preciso

48:37muitas organizações de segregar equipes eu tenho meu equipe tá saindo aqui tenho o celular e tem o cara que por um modelo de produção aí o cara negociar

48:5590% dessa atividade é perfeito

49:11desde o início desde até o início outro mito que temos a tirar nem podem aprender sozinhos Mas a gente não tem como garantir o que vai aprender não dá para pegar um pequeno machilar ninguém falaram Treinando sozinho e ele vai aprendendo inclusive o fider tá fez uma equipe de pessoas quando aquilo está fazendo e ele também automática é isso que a gente chama de reforço positivo [Música]

50:12cara que perigo deixar alguém aprendendo sozinho no Twitter Como que o cara teve essa ideia claramente o cara que fez isso não usa o Twitter ele

50:34[Música]

51:54eu treino com os dados diferentes e pode começar a dar constante nada a ver com aquilo que eu vou esperar e dentro de isso também entrar em cursos neurais de Berlim magnífico eu adoro mas do mesmo jeito que eles são muito longo para fazer fantásticas porque eles são máquinas e generalizar eles não conseguiam saber muito bem está me tratando errando quando digitador desconhecido

52:34que eles nunca viram que ficava fora da parte da coçar o que a gente estivesse na mega equação eu tenho na parte da equação que eu conhecia ele foi ligar uma regulando foi criando as parâmetros e comportamento agora quando está completamente fora daquilo que ele aprendeu para cima para baixo

53:03aí geralmente esse essa parte não treina nada gera um input de um lá na frente e propaga o erro né isso e você não sabe onde vai ter muita gente interessante

53:56por isso quando a gente faz modelos

54:10dedicada só isso tem muitas pesquisas dedicadas sobre como a gente a conseguir lidar com essa situação que aconteceu nos modelos antes de ser complementar Leandro eu vi uma vez um M na internet

54:36cachorrinho Amarelinho com os dois olhinhos Preto aí várias fotos de Pug assim e aí embaixo tinha os Cook que era também a carinha amarelo com duas bolinhas de chocolate assim E todos foram reconhecidos como cachorro cara isso é o tratadriffe né mas só que eu falo é que você quando olha você não consegue ver um modelo para pegar banana e falar eu ponho na imagem um barulhinho que olho humano não consigo ver eu consigo vender entendi entendi

55:20[Música]

55:33isso é mais típico em rede neural porque estatístico você não vai ter esse risco porque aí você vai ter por amostras o ruído é menor das pessoas que são a favor dos modelos super também

56:00modelo tradicional mas simples para que o outro sentido vou fazer o tradicional agora tem coxas que não dá para fazer o que é o resultado que eu vou ter que continuar infinitamente melhor que o logo construir tradicional quanto até a questão da explicabilidade também né porque a gente fala de a gente fala dessa parte de monitoramento é importante também ter a parte de explicar a decisão do modelo é quando você entra dentro do quando você passa isso já com dipillary a coisa já fica mais complicada de você fazer isso dentro do modelo de machilar você não tem uma série de ferramentas ali que você consegue gerar uma explicabilidade ver o preço das variáveis Qual foi a influência de cada uma delas naquela tomada decisão então tem uma série de coisinhas ali né agora da parte de monitoramento acho que uma coisa que tem que ter liquidificador de negócio então cara eu tô fazendo um modelo de predição de turn clientes que valem cara qual que é o charme da tua companhia 5% por mês tá legal cara tem o modelo tá dando que tem proteção aqui de 30% [ __ ] tá meio estranho né ou tá dando lá um por cento de produção de Charlene tem coisa errada então acho que talvez seja um bom indicador dependendo do caso né e avaliação de modo geral do modelo então como isso falou a gente nunca não deveria pelo menos subir direto para produção tipo terminei o modelo tá legal cara em produção Amanhã pega o próximo acabou não não é assim geralmente se coloca né acompanha ele né vai acompanhando ali vendo que tá tendo de resultado aí você tem que ajustar alguma coisa tá ok acompanhei ele sei lá dois três meses ali equipe reduzida com alguém dedicado só para olhar isso rolando está tudo certo tá beleza cara vamos dizer assim dá para tirar a rodinha da bicicleta Mas é sempre bom Está próximo então cara hoje a gente tem uma série de ferramentas que possibilitam isso ou no pior cenário possível cara é você pegar as petições com o Dario real monta um Dash alguma coisa muito simples ali para você ir acompanhando mas não dá para deixar solto entendeu tem que ter algum acompanhamento eu vou fazer uma pergunta é complementar primeiro

58:32mas é de verdade mas eu não acho que sempre assistir assim porque imagina que eu pego um modelo como ela não for eu faço [Música] a complexidade do Cacho que gata sai nos machucaram a falar precisa ter boas práticas como qualquer engenharia como um arquiteto eu acredito pensamos aquilo ou não E se aquilo Tem algum tipo social

59:18para contratar pessoas será que isso tem sentido Será que o benefício que esse bom ou é ruim isso tenta ser feito um momento terceiro nessa mitologias socializados

59:54[Música]

60:08atraindo um benefício para a sociedade então acho que isso a gente pode gerar um futuro distópico aí né que que é o que a gente vê nos filmes que os robôs tomam tomam conta e enfim mas um ponto um ponto que eu queria explorar melhor essa questão da monitoria como você controla o modelo tem dia que o modelo ele é socialmente aceitável beleza aí Você tocou num ponto interessante Leandro eu vou monitorar a acurácia e assertividade daquele modelo comparando com um uma métrica do mundo real que não é gerada para ele é isso então eu tenho que ter um parâmetro real tipo cara pera aí a média dos meus últimos dois anos de turn como você disser de 5%, aqui eu tô tendo uma ele tá muito fora da curva E aí eu consigo ter esse tipo de monitoramento Então você vai ter algum desvio assim uma variação que aceitável e uma métrica do próprio modelo né porque assim vamos dizer que eu rodo meu modelo mensalmente e mês a mês eu pego quem quem realmente saiu bato com quem ele disse que ia sair ou não e consigo medir assertividade dele se você pensar no modelo de Charme então Possivelmente você vai usar alguma métrica que favoreça ali talvez

61:47a gente aí a gente verdadeiro que ele vai dizer sim ou não se o cara vai sair ou não Então temos aqui 100 clientes cada um tem uma classificação se eles vai sair ou não essa resposta que ele tá perguntando ele tá respondendo E aí para cada né Cada acerto né ele vai por exemplo a gente colocar numa matriz de confusão então eu tenho o post positivo que é o cara que é o modelo disse que ia sair realmente saiu né o falso positivo quero o modelo disse que ia sair mas não saiu o falso negativo que é o cara que ele disse que não ia sair mas saiu e O negativo negativo tipo não ia sair não saiu mesmo tá se você pensar no modelo de Charlie Provavelmente o falso negativo é a métrica de interesse por quê Porque eu não quero deixar que o cliente saia sem eu fazer nada eu não quero que o modelo o modelo fala para mim ó esse cara aqui não vai sair e ele saia sem que eu tenha feito nada então geralmente por exemplo nesse caso a médica de interesse seria essa aqui é uma médica mais indicada para avaliar isso então na medida que a gente costuma acompanhar para outros modelos de Foz possível seja problema ou você busque a uma uma certa Harmonia entre as métricas aí vai ter outras medidas né E por aí vai mas geralmente Você tem uma medida dessa do modelo uma medida de negócio que você vai acompanhando né isso pode ser um 10 pode ser uma ferramenta para você e acompanhando isso [Música] você que tá vendo esse podcast da hora tá vendo um monte de problema aqui que a gente tá colocando né e Quer uma ajuda aí na sua empresa faz o seguinte entra no site aqui da Game Bass que a gente pode te ajudar Gummy Bears nós somos uma empresa relacionada arquitetura de soluções a modernizações de aplicações também atuamos na frente devops para ajudar vocês a serem extremamente ágeis então dá uma olhada no nosso site que vai estar aqui embaixo e lá você vai poder ver um pouquinho da nossa história do nosso profissionais e aproveitando se você for um profissional da área de tecnologia que tá a fim de trabalhar numa empresa legal monte de colega a gente boa e tecnologia de ponta manda um e-mail para pipocar@veme bass.io [Música]

64:12outra pergunta ainda em relação a essas métricas eu tô aproveitando aqui para ter uma aula tô tendo aqui uma aproveitando para tudo aquilo que eu deixei de aprender depois de sair kit lá eu não tô aprendendo com vocês aqui vou dar um caso real que aconteceu comigo no projeto e eu nunca tive essa respostas adequadas Porque nunca tive uma conversa com especialistas como eu tô tendo aqui porque aconteceu isso tá a pergunta é muito em relação a como eu controlo os vieses das variáveis eu peguei esse ponto justamente pelo que você falou de como eu faço essa rastreabilidade sua observabilidade da conclusão do modelo porque pegando aquele aquele exemplo que você deu lá no começo Luiz do rastreamento de fraude eu passei por um projeto como esse que a ideia era a seguinte eu tenho uma série de de processos ali que não vou entrar no detalhe para não ser identificado mas de casos de casos de negócio que passaram por uma avaliação se era um fraudes ou não então eu tenho aquele processo de negócio um humano pegou aquele data 7 e falou ó esse aqui é fraude ele não sabe exatamente dizer porque mas a experiência dele disse que cara isso aqui é fraude esse aqui ele ficou lá tudo que é fraude E aí como que foi feito esse treinamento eu tinha várias variáveis que identificavam aquele caso de negócio o cliente o produto a data o estado como que ele comprou enfim e o cara só disse era fraude ou não pega esse data 7 bota lá para treinar aí eu vou pegar um caso x falar Modelo isso aqui é fraude ou não dentro lá do modelo estatístico matemático dele vai fazer as equações certo e ele vai cruzar essas variáveis e por similaridade fala olha esse aqui pelo que eu estudei do passado esse cara é fraude Por que que deu ruim o modelo concluiu que um determinado estado gerava maior quantidade de fraudes né Por Um E aí ele sempre que chegava um caso de negócio daquele estado a probabilidade dele gerar em cima mas por quê porque existia um vício do Poder de dados né de que existiam mais casos lá né mas que olhando para o histórico geral não era real o data 7 estava errado então naquele contexto do treinamento estatisticamente eu tinha mais caso naquele estado mas que não necessariamente era real falando exatamente desses modelos estatísticos eu tenho que ter essas métricas individuais porque aí ferrou porque aí entende se eu tiver que ter essas métricas individuais de caso perde um pouco sentido de eu colocar extremamente histórico e ele chegar na conclusão das como que conquistar isso aqui você explica isso para mim isso se sentiste sim Júnior completamente Acho que todos nós é o mesmo é passado por isso é visto eu tenho essa situação a deixar o modelo perfeito e aí a gente fala que esse módulo Auto explicativo porque o encontro uma variável quem me define a feature ou que tem tanto peso sobre a feature que lá me explica tudo mas que não faz sentido faz muitos anos metodologia quando eu comecei

68:12a entender é mesmo não mudou nada análise isso básico das features estão preenchidas

68:36por enquanto como baixar muito sentido ou que tem muita correlação E aí o Bom nesse caso nessa fase eu já teria visto isso porque eu teria visto que o estado na correlação super levada aí teve apenas como a gente corrigir isso um problema é quando saiu de dados isso tá ruim está ruim

69:08as decisões de como tratar muito calor nas variáveis que tem problemas excluir e derivar novas variáveis através para mim mais informação e aqueles que corre relacionado ao mesmo jeito por no modelo duas informações igual é muito ruim para o modelo porque ele aprendeu elemento é aquele no fundo pode mudar mas para modelos clássicos é muito ruim então e quando digo no final entra no meu modelo e tenho meu resultado mas quando eu tinha uma responsabilidade igualmente eu tinha que voltar a ver será que estou tendo como relacionamento

69:51tudo certo não tinha na experiência necessária e o data 7 provavelmente ruim que não foi detectado porque por falta de diferença do cientista sempre sempre trabalhar quando você faz um modelo ou 90% na minha opinião 85 90 por todo trabalho esse trabalho quando dado o fato de fazer um modelo normalmente é uma simples acontece que muitas vezes quando você faz isso modelo você participa que tem um problema nos dados bolo tá passando tudo outra vez aí e vai sentir ciclo até que você tem uma consulta aqui é bom exato até esse ponto né de o cara para trabalhar com dados ele tem que ser questionador ele tem que ser um cara que ele não pode aceitar isso facilmente acho que tem que estar na característica dele então quando falou a gente tem essa etapa de análise exploratória cara você simplesmente lá no Cristo DM Você tem o passo Inicial que você entendeu o negócio o cara que como que eu posso te ajudar Ah é um caso de fraude legal então que que nós vamos trazer de dados aí Ah tem esses conjuntos aqui tem isso aqui ele eu falei legal vou pegar esse conjunto de dados vão entender esse dado atende essa definição de negócio esse problema de negócio que a gente conversou atende beleza seguinte começa a explorar cara você chegou lá encontrou uma vara de estado onde você tem uma quantidade gigante de pessoas no mesmo estado que são fragmentos isso na verdade pode até acontecer de repente você tem você tinha começou aqui no Estado de São Paulo sua empresa cara é local se custou um monte de cliente aqui começou a expandir e cara de sei lá daqui 2 3 anos você tá aqui sei lá em 20 estados mas a sua grande massa de que nesse deve prestar em São Paulo pode acontecer só que o cara tem que questionar né tem que voltar pro negócio e falar meu o apartamento que eu tenho é esse daqui geralmente nos outros projetos costumam tocar fazendo um acompanhamento né então de cada etapa dessa então pô pegou os dados Fez análise proatória vamos dar uma olhada O que que você encontrou até porque nessas etapas a gente encontra muitos insights né que o cara conhece explorar analisar né o comportamento das variáveis né a relação entre elas estatisticamente quando uma coisa acontece que acontece com a outra parte disso o negócio mesmo é muito interessante porque você começa a tirar né em sites que são muito valiosos ali perseguições que você não tinha antes então o cara já deveria ter notado isso notou tipo volta para ver na extração se tem algum problema administração Pois saiu errado Teve alguma coisa errada aí se tá ok ele tem que pensar em alguma forma de amenizar essa situação né seja derivar essa variável né tentar aplicar alguma técnica que estatística ali para poder tirar um pouco dessa discrepância dessa dessa variância que vai ter aí nessa nesses dados entendeu então alguma coisa que tem que fazer ou até mesmo desconsiderar variável pode acontecer agora pergunta de arquiteto vamos supor que esse modelo deu certo vamos supor que não fosse um bendito cientista

73:20em produção tá funcionando Maravilha eu vou ter um pipeline ali automatizado da talóps é o que se espera né Eu imagino que eu devo ter critérios para criar recriar esse data 7 para Recreio dessa desse modelo certo e aí eu vou ter um pipeline ali que eu vou controlar essas variáveis para saber se está com a Croácia é boa ou não Ou tem um processo de Recreio redeplay que eu vou observar e responder tá funcionando bem Pergunta aconteceu um fenômeno social o problema do país algum problema de negócio e de fato o estado x começou a ter problema de de excesso de fraude e etc Considere um problema x que não vem ao caso meu data 7 vai ser afetado nessa extração né como que mas é um fenômeno muito pontual tipo por alguns dias por alguns meses isso aconteceu mas que dão não corresponde a realidade como um todo Na Linha do Tempo completa Como que o monitoro isso como que eu evito que isso aconteça por essa sazonalidade esse pico né como eu monitor essa acurácia E essas variáveis tentar automatizar também no monitoramento Porque pelo que vocês falaram eu fiquei com a sensação de que isso é uma é uma arte ali meio que artesanal de sentir esses dados como que eu ponho isso numa esteira de Devotos é melhor

75:12dá para automatizar

75:23eu consigo tomar tecer um ponto que a gente não falou antes sobre o importante sobre o processo que a gente segue aqueles o que a gente chama de balancear lá tá certo eu quando vou treinar um modelo Eu no treino quando estava em promoção

75:46na China vou falar um caso que aconteceu comigo em cliente eu ia falar isso na sequência que o teu sentido ele passou pela primeira da primeira pegadinha do desafio entendeu que é o dado que desbalanceado porque você não vai ter 40% de diferença tem alguma coisa errada você vai ter uma quantidade pequena né mas ia acontecer comigo eu iria um cliente cliente falar para mim eu já fiz aqui o modelinho e já estou com 80% da Cura você é só fazendo aquilo de começo e o que fica esse é o equivalente do mundo da Tenda cara eu quero só um aplicativozinho que eu já desenhei é o equivalente está pronto eu só quero que vocês fica feliz impressionante

76:54porque eu já fiz um modelo para classificar classes o que que acontece

77:08e na mostra que ele fez com 95% da classe 1 e o cinco foram das outras classes então o modelo que vai fazer vai falar sempre a classe 1 acerta 95% de dados

77:43são muito digamos preguiçosos

78:03Às vezes tem um pouco bom e treinar com isso é o equivalente é o que a gente tava falando lá porque que a gente tem que entender sobre a probabilidade estatística no caso como esse né Luiz Eu tenho um saco com 100 bolinhas eu falo isso tenho 100 bolinhas nesse saco 95 95 delas são vermelhas e cinco são brancas eu vou sortear uma para você que cor que você acha que é que vai responder o caramba ou seja o modelo é exatamente a probabilidade que é aplicada no modelo como esse 95% são da classe 1 né

78:50mas eu tava junto com uma galera fazendo um Brainstorm tinha um evento lá da empresa a gente não fala o nome das empresas quando for para falar bem você pode falar que depois a gente pede Patrocínio então assim Os caras estão fazendo um evento né e tal e aí tinha vários desafios Um Desafio Final ou era o cara receber um convite de dados que era exatamente constantemente falando de sobre fraude né Então tinha conjuntinho de dados ali o cara tinha que subir um modelo E essa era a entrega final e acho que a gente avaliar isso tá E tipo que o cara que entrega primeiro com a melhor Croácia cara não acho que não é uma boa não vai ser bom vai ser bom eu tava constipados né e a gente tava lá no Brainstorm que eu fiz eu peguei só rodei lá uma só dei uma transformada em número né a gente modelo matemático então a gente não pode ter texto Então só fiz transformar as categorias em números tava bem desbalanceada ali em torno de 97% mais ou menos né para não fraude 3% para fraude eu diminui ainda mais para deixar só 1% de fraude né um modelo mais simples possível de qualquer jeito bateu 90 e tantos para te acurar e eu falei ó cara eu já fiz então eu ganharia facilmente né agora é possível cara é possível porque vocês estão no lugar que é burro né não dá para fazer dessa maneira então isso é um Desafio que a galera tem o modelo de classificação tem muito desse problema você tem que ter um balanceamento legal ali isso nem sempre é possível porque se a gente pensa em caso de fraude Tiane cara se você tiver 40 50 30% que seja de fraude na tua empresa já fodeu você tem um problema muito sério aí é geralmente esses números variam Ali vai resolver o problema da sua empresa depois você fala vai tem algum problema mais sério exatamente Então existe técnicas para a gente trabalhar isso né tanto parâmetro de modelo quanto Gerardo artificial não tá a segunda opção mas tem uma série de coisas que a gente pode tratar esse balanceamento mas é sempre tá muito atento né porque o cara inexperiente ele vai lá e roda rapidinho ele chega numa acurácia muito boa e outra coisa importante tudo isso a gente falou isso quando eu tenho um modelo está funcionando procurar as precatividade do modelo Oi era resultado que tem no modelo pegar o cara da negocia mostrar para ele tentei ainda que seja muito complexo saber que a variável importante que cortes da bariápolis

81:55muito bom e aí vocês acham que esse essa demanda que que existe por machine learning e sobre profissionais que executam ciência de dados ter uma qualidade maior dos dados que você trabalha para poder criar esse processo mais Finlândia de vocês isso demandou esse crescimento que a gente vê hoje da área de governança de dados para criar essa maior qualidade e essa esse insumo melhor para trabalhar com informação porque na época do datamine nos falava de governança de dados Faria lá modelava o banco dele e subir em produção e vai embora para você as crianças do banco e você Francisco exatamente a vida era mais simples hoje nós temos a maior parte das empresas que que procuram trabalhar mais com senso de dados etc tem crescido uma camada de governança para saber como esses dados entram a importância de estado valor de cada dado justamente para que que você tenha insumo melhor né porque senão você não consegue usar

83:21também não está mudando o efeito projetistas e faz uns anos será visto muito acumulado perfeito tanto perfeito a gente nunca vai ter não tem como a gente vai ter dados bons ruins e diferentes qualidades para outro então governança para mim isso na missão

84:00cada vez mais ficar tendo um arquivo cada vez menor deveria entender melhor como muito menos dinheiro no passado Então para mim a governamentação importante por isso alguém tenta estar olhando qualificando e sabendo que hoje Podemos enfrentar em data fábrica tudo tudo isso é mundo agora acredito muito em minha praia tá é mas fica por exemplo assim eu falo que eu conheço uma que eu sou muito importante essa ficha de Store tenha um dentro do lei lá do repositórios que os atrações utilizam porque por exemplo se eu tinha todo mundo fala no meio e não que cada dados dentro do seu eterno do seu professor pai então construir lá uma variável isso só para a galera que tá ouvindo a gente entender exatamente que Qual o conceito de feature em ciência de dados que tem muito desenvolvedor o cara vai achar que é característica do software variáveis

85:12como as fichas normalmente o outro trabalho

85:21interesse Unificado e que todos bêbados no mesmo lugar e que quando a gente gera uma ficha nova não unicamente fica num código dentro de um processo que eu gostaria de escutar o senhor que fica dentro lá por ser professor e aí a governança ganha mas para mim a governantes podem ser uma coxa acho que todo mundo essa conclusão se afaste a gente já passou agora agora ativa né todo mundo aporte e o papel todo mundo está fazendo mas sem parar nada e a pensar na qualidade mas não falaram não ter dado características se você quer usar e você acha agora [Música] devemos ser o contábil evidentemente uma campanha de venda e a cidade que custa sempre funciona ainda que não seja perfeito que problema deixa eu mostrar um pouco minha evolução essa coisa de governança né pegar mais firme tem uma qualidade boa de dados cara a maioria dos lugares você vê não tem não tem nada né não tem organização não tem cara não feito o Store é uma coisa que você vem lugares assim que estão num nível muito mais avançado entendeu o cara tá muito mais maduro nesse processo todo então aí ele tem um filtro histórico uma coisa muito bem mapeada agora mais nos lugares não tem né Eu já trabalhei em lugar fica perto de governar um processo você criasse uma tabela com o nome que não tivesse padronização lá tá Brasil isso é uma governança bem otimista [Risadas] um cruzou A nomenclatura no campo drop table mnemônico tb com um pedacinho do que ela fazia Da onde ela trazia o dado Da onde ela ia o que que ela fazia Era uns homens gigantesco aí às vezes você tava fazendo um estudo muito rápido né tipo carvão analisar um perfil de cliente aqui fiz um um uma tabelinha muito simples aqui no no no hyv e vou começar a trabalhar aqui legal aí sempre chega amanhã animadão eu tive uma ideia pro projeto chegar na tabela foi embora porque digitou errado isso não tinha padronização do nome da tabela foi embora sacanagem uma pergunta para vocês de olhando para o futuro agora como que vocês vem o mercado de machine learning aplicabilidade de mercado machine learning inteligência artificial no geral no Brasil e no mundo em 10 anos considerando aí Tesla com carro autômago tudo que a gente tem visto hoje tá eu acho que eu posso falar sobre o braço uma vantagem

88:42Eu soube surpreendo a tua resposta eu tenho equipe avançado e quando eu olho o coração do exterior o beijo aqui façamos forças para Itália para Espanha para países da Europa muito boa ao Brasil as Universidades todos os programas que vocês para entrar a trabalhar engenharias ciências sou muito bons e a nova geração sabe o que quer ter uma vontade você tem de saber como lidar com eles mas eles sabem no que querem se você conseguir gerar um ecossistema de um deles e muitas pessoas falam muito mais lá com o salário especialmente um bicho um pouco um pouco diferente

89:42do financeiro Então se você conseguir criar um ecossistema legal no meu time como está trabalhando e começar aqui no Brasil tanto da potência para fazer o que que serve ecossistema Universidade é muito ruim a colaboração é péssima eu gostaria que isso Furar muitíssimo melhor mas a matéria-prima no Brasil tem e você também sobre a Europa que as pessoas ainda têm fome na Europa tem muito mais como está muito mais acomodadas e querer mais um trabalho perfeito e Aqui as pessoas estão dispostas a falar [Música] mais pobre que eles querem sair que realmente Eu Fico impressionada caras que o cara está lá na ele mora fazendo um curso da Câmara por internet e as gerações novas que chegaram Então para mim eu vejo muito positivo e eu não acho que aqui tenha menos potentes em outro lugar todo mundo mas eu comparo aqui com Espanha você parecido no fechou acho que tem tanta potencialidade necessária aqui nosso futuro como profissionais eu acho que cada vez mais vamos sair para um bombeiro sem beber o que a tempo atrás deixa o que agora ainda muito artesanal é o rosto muito que a gente para trás mas a tendência mais um produto não deixa entrar para acontecer por trás

91:48da Google que todo mundo vai ficar impressionado com isso Eu Fiquei impressionada como modelo local seria uma Palma esse modelo faz coxas que eu acho completamente inacreditáveis você clica código ele gira o código você gera um código ele corrige o código mas não como está escrito a lógica ele fala está variável que você colocou no loop está errado aqui acima você explicam na pia você explicam na piada e ele explica porque a piada tendo fator

92:37fechado e uma manhã alguém

92:48Universitário na casa dele ele é capaz de criar quando essa tecnologia um Boto e me manda esses links para deixar aqui no na descrição que tenho certeza que a galera vai estar curiosíssima para poder Esse bote aí que você falou que o cara pode fazer na casa dele é do canadense vocês viram aquele projeto projeto dezembro que o cara que usa gpt3 da Open ai né é um geração de texto só que o projeto dezembro você coloca algumas informações suas né você dá uma cara dá uma personalizada no que você quer ver ali e o cara pegou conversas dele no Facebook WhatsApp e afins da noiva dele que morreu né infelizmente morreu faleceu de câncer e ele fez impulso dentro do lado e o cara conversava com ela e cara é uma surreal é uma história triste para [ __ ] mas o cara fez isso em casa

93:50Universitário do Brasil consigo fazer Inteligência Artificial qualquer pessoa que tenha interesse consigo fazer um favor

94:04muito bom eu lembrei de uma coisa aqui que eu vou era para essa se a pergunta final mas eu vou fazer mais uma porque eu lembrei um negócio muito interessante mas sua resposta como você vê o cenário daqui 10 anos Cara eu acho que a gente tem um crescimento aí bem grande pela frente ainda porque como Luis falou 36 artificial tem tudo que é lugar no nosso celular em casa na TV no relógio tem tudo que é canto a gente está gerando cada dia mais a gente gera mais dados e tudo isso daí em sumo para a gente analisar tomar melhores decisões gerar modelos novos né quando você falou lá do carro autônomo então carro autônomo tá vindo cara logo logo tá isso aí tem tudo que é lugar junto com ele vem cara uma enxurrada de oportunidades Na minha opinião porque se você pensar no carro autônomo hoje você Ele está sendo feito para rodar na via que foi feita para nós Então pegando o exemplo do Luiz lá atrás né a placa do pare lá e do 120 Hoje ele usa uma técnica de visão computacional para ler a placa Mas a partir do que a gente começar a desenvolver a estrada pensando no carro autônomo não precisa ter placa só tem um sensor lá eu preciso passar isso para ele de alguma maneira que o limite Davi é 120 colocaria para parar mas isso não precisa estar numa placa talvez precisa estar pra gente ver mas ele não vai mais ler essa placa então junto com isso vem uma porrada de oportunidades né cara porque a gente vai ter que se adaptar tudo isso e tornar isso mais eficiente e tudo isso cara é dados é modelagem é tudo é oportunidade nova que tá vindo aí Além Do Motivo do do do meta verso né através também tem esse é um ponto interessantíssimo né ligado com inteligência de cidades gigantescas aí vindo pela frente temos dois episódios sobre o metaverso aqui que a gente gravou direto do meta versus summith Então quem quiser entrar mais um assunto dá uma olhada na playlist aqui tem tem muito material interessante lá cara esse ponto que você colocou é meio que explode a cabeça daria mais um daria mais um episódio aqui porque a gente pensa muito na Inteligência Artificial transformando o mundo que a gente vive mas o mundo vai se adaptar também em relação entre gerencial vai ser uma troca então a gente pensa muito da Inteligência em se adaptar o mundo que está mas o mundo que está também vai se adaptar Essas tecnologias né Por causa da placa que você colocou Acho que chega numa zona de acomodação das tecnologias e dos usuários das tecnologias Isso daria as consequências disso daria um outro Episódio tem até acho que a fábrica da Apple se eu não me engano na China né que os caras estavam querendo implantar lá acho que 80% da operação toda toda automatizada né tudo automatizado Então cara e a fábrica quer ficar lá rodando à noite produzindo coisas e não ia ter ninguém lá né Aí você pega aí assim coisa que não é buga a nossa cabeça porque assim você fala cara sei lá só não vou ter gente trabalhando de noite não preciso nem ter luz né uma luz mesmo porque é só o robô robô robô não roubou uma noite mas a máquina produzindo as coisas ali então assim a gente com a vinda disso muita coisa muda né cara muita coisa tende a ser diferente do que a gente veio hoje cara já não vou dormir à noite agora o que eu lembrei aqui uma pergunta para vocês de um outro assunto foi também tópico aí na semana passada existe uma inteligência artificial agora eu não lembro o nome cara Queria como eu lembrei isso agora não anotei o nome mas que você vai na etapa publicado na internet e você coloca qualquer imagem que vem na tua cabeça tipo cão chupando a manga sentado na bicicleta e ele monta essa imagem acho que do Google também que que vocês sabem sobre isso que tipo de inteligência artificial é rede neural é estatístico eu como engenheiro de software minha cabeça explode para não imaginar vocês porque você tem que ter referência da compreensão do termo né dessa imagem se caras tem que gerar um pacote de pixels projetar isso é é bruxaria digital isso aí

98:39porque Bateram na entrada de texto e uma entrada imagem e o que ela fez associar e você treina tem um texto explicado

98:54várias imagens né E aí tem que ter uma lógica de cara sei lá tô falando de um cão né

99:13exato sempre gera no final essa essa classificação vamos dizer assim para poder trazer o que é sempre mais tá mais próximo ali mas o mais legal disso acho que eu posso pegar isso cortar uma parte por outra para fazer outra coisa diferente que a gente já vai transformar Google vai gerando vai treinando rurais dentro do mundo deles por exemplo precisa 6.400 tpus ninguém tem capacidade

99:54eu posso pegar essa área de qualquer treinou cortar ela por partes funciona a gente faz bastante isso em visão computacional por exemplo né Você tem um desafio de classificar imagens de alguma qualquer coisa que você imaginar aí se você pegar qualquer coisa muito simples assim carro bicicleta Eu já trabalhei em projetos de que a gente fazia contagem de veículo passando na rodovia para poder ver quanto tá passando o caminhão na frente da esquerda hoje a gente tem modelos treinados de divisão computacional que tem uso da taxa de imaginética tem mais de mil classes gigantesco e você consegue usar ele tranquilamente aí ele falou Pô mas o meu meu desafio aqui é muito específico eu tô trabalhando num laboratório que eu preciso detectar algo muito específico que não tem nem Imaginext e legal tudo bem você pode pegar essa rede gigantesca do Imaginext né fazer essa parte do transformante que é basicamente congelar a camada final e você vai treinar só a parte final os pesos que eles Aprendeu né na parte convolucional No começo ali ela se mantém e você treina basicamente suas camadas finais ali para ele classificar porque ele hoje a classificação dele saem em 1.000 classes distintas por exemplo você quer classificar três coisas diferentes Então você vai usar os pesos que ele aprendeu no treinamento mas direcionais com uma coisa muito específica sua Um Desafio né então assim cara surreal é muito legal e facilita muito a vida porque cara mas noral muitas imagens para você fazer um treino bem feito cara leva muito tempo leva um costuma levar um bom tempo usando GPU você vai botar isso na Cláudia então fica doido a hora que vê a conta né ele fica animado com o modelo quando ele vê a conta da Claro chegando Ou você pede uma máquina 305 nvidias plugados nela voltando um pouco uma parte estamos muito longe dessa chupeta inteligente geral mas por outra parte acho que levamos muitos anos de mundo o que a gente eu entendo as guerras neurais elas conseguem aprender coisas mineralizar coxas aprender peças no nosso mundo elas consigam que ela consiga aprender como a gente se comporta que você fala uma frase eles capaz de continuar a seguinte frase isso não é fácil e podemos falar que isso não é muito importante mas para mim Alucinante a gente faz nos anos a gente faz palavras contar que palavra saía nem a partir daí gerar fichas para o modelo hoje em dia temos na coxa que aprendido que realmente aprendido que a gente pode usar para mini coxas por exemplo eu acho que daqui uns anos ou codificar em certa forma baixa o medo para telas eu tenho certeza absoluta que não vai ter ninguém mais codificando a tela só acabou mas para outras coisas também estou a potência é grande Não é esse desejo artificial geral Mas os que estamos no mundo laboral trabalhando demonstrando prestas e nós estamos sonhando porque está acontecendo

103:39[Música]

103:57Vamos botar o link aqui embaixo e cara tenho ele a extensão dele no visual de code cara incrível eu tava rodando um negócio esses dias né E aí eu criei um arquivo de parâmetros

104:16ali legal eu abri o meu arquivo cara eu simplesmente fiz um Death né para começar uma função ali ele escreveu a função que Lia esse esse arquivo de parâmetro já acetato dos parâmetros ali dentro sozinho eu não tinha escrito absolutamente nada antes nada nada nada nada Ele identificou já que tinha aquele arquivo ali ele fazia a leitura dele passava todo os parâmetros do dicionário ali já para dentro dele então cara uma coisa incrível incrível

104:55e se assustador exatamente mas Resumindo aqui o nosso Episódio meus amigos acho que a gente pode chegar à conclusão de que ainda não temos ciência na Inteligência Artificial mas temos uma série de avanços extremamente importantes nessa área que é extremamente promissora e e que tem muito aplicabilidade no mercado e no negócio que ainda é negligenciado por boa parte do mercado né e por mais que a gente tenha visto uma valorização desses profissionais até agora acho que isso tende a crescer ainda mais né quando as empresas que ainda não acordaram para isso começarem a acordar de fato a gente vai ter uma demanda muito grande assim como temos em tecnologia hoje no geral né Acho que vamos ter um foco muito grande nesse mercado daqui em diante né antes de eu agradecê-los e passar para vocês fazerem suas considerações finais nós temos um presente para que vocês não esqueçam desse Episódio [Música] Muito obrigado obrigado camiseta do pt não com pila Espero que que o número esteja de acordo Leandro é um cara que tem três metros de altura por dois largura provavelmente cara muito legal fique um pouquinho Justo mas eu acho que serve podcast tecnologia também que só eu só eu tomei cerveja Então meus amigos muito obrigado por aceitar o convite trazer essas informações aqui para para o público do PT acho que a gente tem essa missão de levar conhecimento para galera quem tem interesse na área a gente tem como eu falei tem muito deve muito agilista muita gente que segue a gente que tem interesse em conhecer Como funciona essa área de Inteligência Artificial acho que a gente conseguiu dar um overview gigantesco aqui para essa galera né eu aprendi para [ __ ] que sair do Sky dos do site deu um passinho mais para frente e eu já tô aqui cara com preciso ver redes neurais Porque até então sai kit learning era só modelo estatístico né você entender como funciona isso daí Quais são os frameworks sabe como é né cara como é que funciona essa parada ainda mas quando você falou que no fundo é uma grande equação como é que essa equação é montada Eu não posso eu não vou dormir Velho Obrigado por trazer esse conhecimento aqui e passar aqui para vocês fazerem as últimas considerações Leandro Obrigado cara dá um oi para galera tchau obrigado pelo convite exposição e obrigado aí pessoal pela audiência Valeu aí obrigado muito obrigado pelo convite e muito escutando a gente eu realmente super divertido eu gosto muito de falar destes tema do meu dia a dia todos super feliz muito obrigado pelo convite Obrigado galera tenho certeza que quem tá ouvindo só que a cabeça muito maior do que do que começou esse episódio sei que tá ouvindo a gente aí segue a gente nas redes sociais Instagram Twitter Tik Tok cara ó como a gente descolar eu entro lá posso sair correndo Instagram segue aqui no se inscreve no canal né Episódio toda quarta-feira trazendo informação aqui para vocês então acompanha a gente Obrigado galera meus amigos obrigado novamente um abraço até mais valeu

108:57[Música] [Aplausos] [Música]