Libro

El manual de la IA

Dominar el raro arte de la implementación del aprendizaje automático

Eric Siegel

MIT Press, 2024

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Clasificación editorial

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Cualidades

Amplio
Aplicable
Bien estructurado

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Reseña

Muchos líderes empresariales carecen de una comprensión sólida del aprendizaje automático. Al mismo tiempo, los científicos de datos de las empresas a menudo se sienten desconectados de la parte empresarial. En este práctico manual, el autor de superventas y antiguo profesor de informática de la Universidad de Columbia Eric Siegel insta a líderes empresariales y tecnológicos a salir de su aislamiento. Sostiene que la colaboración es vital para las organizaciones que esperan aprovechar todo el potencial de los modelos de aprendizaje automático y explica cómo aplicar el aprendizaje automático de forma que transforme su organización y optimice sus operaciones.

Resumen

Los profesionales de los negocios y de los datos deben desarrollar una misma comprensión de las oportunidades que ofrece el aprendizaje automático.

Aprovechar las oportunidades que ofrece el aprendizaje automático (AA) requiere una profunda colaboración entre la parte empresarial y la parte técnica de su empresa. Si usted es un profesional de los negocios, necesitará desarrollar una comprensión holística del proceso de AA: deberá comprender qué predicen los modelos que está utilizando; cómo afectarán estas predicciones a sus operaciones; las métricas que utiliza para determinar la precisión con la que su proyecto de AA está realizando predicciones, y los tipos de datos que necesitará recopilar. Si usted es un profesional de los datos, deberá ampliar su perspectiva sobre el AA para comprender el poder que tiene para transformar todo el negocio.

Acorte las distancias entre los extremos empresarial y de datos de su organización con bizML, un enfoque empresarial de seis pasos que Eric Siegel diseñó para ayudar a lanzar e implementar con éxito proyectos de AA transformadores desde un lugar de entendimiento compartido. Si se pregunta en qué se diferencia...

Sobre el autor

Eric Siegel es consultor y trabajó como profesor de informática en la Universidad de Columbia. Es autor de Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die.

Comentarios sobre este resumen

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R. Q. hace 1 año

Los profesionales de los negocios y de los datos deben desarrollar una misma comprensión de las oportunidades que ofrece el aprendizaje automático.
M. R. hace 1 año

El resumen no es tan simple de entender y aplicar, fue necesario escuharlo y leerlo más de una vez.