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Guide de l’IA

Maîtriser le déploiement de l’apprentissage automatique

Eric Siegel

MIT Press, 2024

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Classement éditorial

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.

Caractéristiques

Complet
Pratique
Bien structuré

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.

Commentaires

De nombreux chefs d’entreprise n’ont qu’une compréhension superficielle de l’apprentissage automatique. Quant aux data scientists des entreprises, ils se sentent souvent déconnectés de l’aspect commercial. Dans ce guide pratique, Eric Siegel, auteur de best-sellers et ancien professeur d’informatique, encourage les chefs d’entreprise et les responsables techniques à mettre fin aux silos. Il affirme que la collaboration est essentielle pour les entreprises espérant exploiter tout le potentiel des modèles d’apprentissage automatique et explique comment les appliquer pour transformer votre organisation et optimiser votre fonctionnement.

Résumé

Les spécialistes des affaires et des données doivent développer une compréhension commune du potentiel de l’apprentissage automatique (AA).

Pour tirer parti des opportunités de l’apprentissage automatique (AA), une collaboration étroite entre les départements commerciaux et techniques de votre entreprise est indispensable. Si vous êtes un spécialiste des affaires, vous devrez comprendre globalement le processus d’AA : ce que les modèles que vous utilisez prédisent, comment ces prédictions affecteront vos activités, les métriques que vous utilisez pour déterminer la précision des prédictions de votre projet d’AA et les types de données que vous devrez collecter. Si vous êtes un spécialiste des données, vous devez élargir votre perspective sur l’AA pour comprendre son pouvoir de transformation de toute l’entreprise.

Faites le lien entre la dimension affaires et la dimension données de votre organisation avec bizML : une approche en 6 étapes conçue par Eric Siegel pour aider les membres d’une équipe à lancer et à déployer avec succès des projets d’AA transformateurs sur la base d’une compréhension commune. Si vous vous demandez en quoi bizML diffère de <...

À propos de l’auteur

Eric Siegel est consultant et a été professeur d’informatique à l’université de Columbia. Il est l’auteur de Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die

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