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Clareza no relacionamento entre humano e robô é um dos grandes desafios do setor de machine learning, diz ABRACD.

machine learning

Conversamos com a Associação Brasileira de Ciência de Dados para conhecer mais sobre o desenvolvimento dessas tecnologias- ABRACD para entender como está o desenvolvimento da ciências de dados, machine learning e deep learning no Brasil. E quais os maiores desafios e destaques da área. Confira e entrevista.

1.Me conta um pouco sobre a ABRACD,  sobre o histórico de vocês e a importância de ter uma Associação neste setor. Vocês se espelham em alguma Associação Internacional para conceber a ABRACD?

ABRACD: Somos novos, a associação começou em junho/2018 e lançamos nosso portal em outubro, os associados se conheceram pelas redes sociais, eventos e grupos de whatsapp, resolvemos que deveríamos nos organizar por meio de uma instituição. Conversei com o presidente da DSPA – Data Science Portuguese Association para pegar umas idéias e firmar uma parceria internacional.

2.Um dos objetivos da ABRACD -segundo o portal de vocês-, é o estabelecimento de padrões para a prática profissional ética da ciências de dados. Quais são os principais desafios éticos do setor?

ABRACD: Existem alguns desafios urgentes para debater 3 deles são:

a) o uso de informações pessoais para definição do perfil do indivíduo;

b) o reconhecimento facial e seu uso;

c) o relacionamento das pessoas com robots em um chat sem que fique claro que é um robô.

3.O Brasil tem um atraso histórico no desenvolvimento de novas tecnologias e inovação. Como está o fomento da ciência de dados no Brasil? E como podemos acelerar esse desenvolvimento?

ABRACD: O fomento não ultrapassa as iniciativas do governo e as pesquisas em cursos de doutorado, fora isso os empresários não estão unidos nesta idéia de investir juntos e depois dividir as tecnologias descobertas, eu vejo cada um fechado em seus próprios laboratórios de pesquisa em uma corrida de mercado porém com a força diminuída, poderia haver uma “lei rouanet” neste sentido e com menos burocracia para acesso aos investimentos. Talvez a ABRACD atue como uma facilitadora desses recursos.

4.A área de abrangência da ciência de dados é praticamente infinita. Existem aplicações de machine learning e de inteligência artifical que tem se destacado no país? Algum carro chefe?  

ABRACD: Acho que estamos nos destacando no uso de chatbots para atendimento ao público, após o Bradesco lançar a “Bia” este tipo de tecnologia que utiliza machine learning e deep learning ficou muito mais conhecida, a IBM também tem feito uma publicidade grande em torno do Watson, isso faz alerta a curiosidade de mais profissionais e o setor vai ficando mais quente. Este movimento é refletido na oferta de cursos livres e acadêmicos, escolas como a Digital House, faculdade Impacta e LabFia lançaram cursos voltados para ciência de dados afim de suprir este hiato que existe entre as vagas e a oferta de profissionais de nível.

bia bradesco

5.O INFOCHAIN é um portal que dá ênfase ao desenvolvimento da blockchain e das criptomoedas. Há algum projeto ou interseção possível entre essas tecnologias e a inteligência artifical ou o machine learning? Há algum projeto que merece destaque?

ABRACD: Por enquanto não temos iniciativas na área de blockchain, porém achamos que esta tecnologia veio para ficar e revolucionar qualquer tipo de transação, o ML pode atuar na prevenção de fraudes apesar da plataforma já ser bastante segura.

6.Por fim, quais as dicas que vocês podem dar para os profissionais que querem ingressar nessa área? O que é preciso para se tornar um cientista de dados?

ABRACD: Para ser um cientista de dados é preciso ter um caso real para resolver e utilizar este caso para estudar muito, existem cursos pagos, grátis, de graduação e pós graduação, de qualquer maneira você só aprende e ganha experiência quando sua empresa possui um caso real para trabalhar, a prática e a paciência é fundamental nesta área, a notícia boa é que se você já é um programador, matemático ou estatístico já está meio caminho andado para se tornar um cientista de dados.

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