Fala galera, nesse episódio eu falo sobre o uso de active learning (aprendizado ativo) para detecção de anomalias. Normalmente em detecção de anomalias nós não temos um dataset com os labels, então é preciso fazer uma anotação manual dos dados. O uso da técnica de aprendizado ativo consegue ajudar a diminuir muito o tempo dessa anotação manual. 

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Fala galera, nesse episódio eu falo sobre o problema de multimodal learning, onde treinamos uma rede usando modalidades pareadas de dados, como imagem e texto. 

Com essa nova estratégia de aprendizado a gente consegue ter representações latentes mais robustas e também possibilita novas aplicações como o Google Multisearch.

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Fala galera, nesse episódio eu recebi como convidada a minha professora na Sorbonne Laure Soulier. No episódio ela falou muito sobre Information Retrieval e NLP, que foram os tópicos do doutorado dela e também seus temas atuais de pesquisa. A gente discutiu bastante sobre modelos conversacionais (chatbots) e também sobre explicabilidade à partir de modelos Data to Text.

Na segunda part do episódio, eu perguntei pra Laure várias questões sobre o doutorado dela e também alguns conselhos que ela poderia dar pra pessoas que estão fazendo seu doutorado agora e também para as pessoas que estão indecisas (eu). A Laure é uma ótima professora e a conversa ficou muito legal, vão la escutar! 

Episódio em inglês: https://open.spotify.com/episode/2qR7iBU1leCPP1eT8Zp23a?si=d00fa9521fed44dc

Linkedin da Laure: https://www.linkedin.com/in/laure-soulier-18829948/

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Fala galera, nesse episódio eu falo sobre o algoritmo Data2Vec, um modelo revolucionário que consegue ser treinado usando 3 modalidades de dados diferentes, texto, imagem e audio. Além disso, esse algoritmo é treinado de forma self-supervisionada, ou seja, não precisa de labels. Se você quiser entender melhor, vai escutar o episódio que ficou bem legal! 

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Paper: https://arxiv.org/pdf/2202.03555.pdf 

Github code e modelos: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/main/examples/data2vec

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre como a inteligência artificial vai impactar nossa vida no futuro. Eu falo de varias aplicações que vamos ter como metaverso, carros autônomos, robôs, cirurgia autônomas e muito mais! 

Episódio sobre metaverso: https://open.spotify.com/episode/032MPBjhJFLWfZoDiFyXmH?si=BDPfd_twTNmA8s1wAgY8lQ

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Fala galera, nesse episódio eu recebo como convidado o Joe Scarrfe, ele é Chief Market Officer na Twine. No episódio a gente conversa sobre vieses e ética nas bases de dados e também nos algoritmos de inteligência artificial. Nós discutimos alguns vieses bem conhecidos em bases de dados de video e audio como sexo, idade, cor da pele, sotaque... mas também discutimos alguns não triviais, como a combinação dos vieses anteriores, inferência de características demográficas à partir de outros atributos e até a existência de um vies qualitativo que normalmente não é levado em consideração. 

Nós também discutimos sobre a ética no uso de algoritmos de IA, e eu fiz várias perguntas difíceis pro Joe sobre o uso dos algoritmos e várias outras coisas! Vão la escutar o episódio porque o tema é realmente muito importante e o episódio ficou muito legal!

Link pro episódio em inglês: https://open.spotify.com/episode/6s8eRbgHEQJ7qmPOOlMnf0?si=82852b942df54d22

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Contatos do Joe e da Twine:

Twine AI Page: https://www.twine.net/ai

Twine Blog: https://www.twine.net/blog/category/ai/

Data Collector Page: https://www.twine.net/freelance/data-collector

Joe's Linkedin: https://www.linkedin.com/in/joe-s-4b0a18101/

Joe's email: [email protected]

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre soluções de data science no code, plataformas onde você consegue criar soluções inteiras de ciência de dados, desde a análise e manipulação dos dados até a criação de modelo de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. No podcast eu falo de duas soluções, KNIME e Dataiku, vai la escutar pra saber os pros e contras de cada uma delas! 

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KNIME: https://www.knime.com/ 

Dataiku: https://www.dataiku.com/