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Eric Siegel

O Manual da IA

Dominando a arte rara da implementação do aprendizado das máquinas

MIT Press, 2024

15 min. de leitura

8 Ideias Fundamentais

Áudio & Texto

Sobre o que é?

Aproveite o potencial da inteligência artificial (IA), transformando os seus negócios com modelos poderosos de aprendizado das máquinas (AM).

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Avaliação 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.

Qualidades

Abrangente
Aplicável
Bem-estruturado

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.

Recomendação

Muitos líderes empresariais não têm um conhecimento sólido sobre o aprendizado das máquinas (AM). Enquanto isso, os cientistas de dados das empresas muitas vezes se sentem desconectados do lado comercial. Neste guia prático, o autor bestseller Eric Siegel, incentiva os líderes empresariais e de tecnologia a saírem dos seus silos e explica como aplicar os modelos de AM de maneiras que irão transformar as suas organizações, otimizando as operações.

Resumo

Empresários e especialistas em dados devem desenvolver uma compreensão compartilhada das oportunidades do aprendizado das máquinas (AM).

Aproveitar as oportunidades de aprendizado das máquinas (AM) requer uma colaboração profunda entre os âmbitos comercial e técnico do seu negócio. Se você for um profissional de negócios, desenvolva um entendimento holístico do processo do AM: compreenda o que os seus modelos preveem; como essas previsões irão afetar as suas operações; as métricas que você está utilizando para determinar a precisão com que o seu projeto de AM está fazendo previsões; e os tipos de dados que você deve coletar. Se você é um profissional de dados, amplie a sua perspectiva sobre AM para compreender o poder que ele tem para transformar todo o negócio.

Preencha eventuais lacunas entre os negócios e os dados da sua organização com o bizML — uma abordagem de negócios em seis etapas que Eric Siegel projetou para ajudar as equipes a lançar e implantar com sucesso projetos transformadores de AM a partir de uma perspectiva de partilha, concentrando-se na execução. Se você é um profissional de dados familiarizado com o Processo Padrão ...

Sobre o autor

Eric Siegel é consultor e trabalhou anteriormente como professor graduado em ciência da computação na Universidade de Columbia. Ele é o autor de Análise Preditiva: o Poder de Prever Quem Vai Clicar, Comprar, Mentir ou Morrer.

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Qualidades

Recomendação

Resumo

Empresários e especialistas em dados devem desenvolver uma compreensão compartilhada das oportunidades do aprendizado das máquinas (AM).

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