inteligência artificial – Blog do Nei\n04/05/2022 por Nei Grando\nO objetivo deste artigo é apresentar resumidamente uma introdução a alguns dos componentes mais importantes da inteligência artificial, sob o ponto de vista técnico, porém voltado a lideres e gestores negócios e iniciantes no tema, considerando: o aprendizado de máquina (machine learning), a aprendizagem profunda (deep learning) e a aprendizagem por reforço (reinforcement learning).\nUma visão geral sobre o tema pode ser visualizada com este primeiro diagrama que mostra a Relação entre a Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizagem Profunda:\nArthur Samuel descreveu-o em 1959 como: “o campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados”. Esta é uma definição mais antiga e informal.\nTom Mitchell fornece uma definição mais moderna: “Diz-se que um programa de computador aprende com a experiência E em relação a alguma classe de tarefas T e medida de desempenho P, se seu desempenho em tarefas em T, medido por P, melhora com a experiência E.”\nEsse diagrama simplificado apresenta a diferença básica entre a Programação Clássica de computadores versus a Aprendizagem de Máquina, como segue:\nA seguir serão apresentados alguns diagramas simplificados (em inglês), obtidos do post “Machine Learning for Everyone“, com uma breve explicação (traduzida para o português).\nVale lembrar que o aprendizado de máquina depende essencialmente de três elementos: 1) Dados – com quantidade maior possível e qualidade o melhor de dados possível, relacionados ao problema que se deseja resolver; 2) Algoritmos – com o algoritmo ou conjunto deles, apropriado(s) para resolver o problema desejado; e 3) Parâmetros – usados no ajuste do tratamento dos dados.\nEstes três elementos servirão durante o desenvolvimento para gerar um determinado Modelo de aprendizado que será utilizado para obter soluções a partir de novos dados em testes ou produção. Em alguns casos podem ser necessários ajustes nos parâmetros, mais e/ou melhores dados, ou até mesmo a troca do algoritmo por outro obtenha melhor precisão de resultados.\nOs principais tipos de aprendizagem de máquina\nÉ importante destacar que não há uma única maneira de resolver um problema no mundo da aprendizagem de máquinas, pois existem vários algoritmos adequados ao problema, assim precisa-se escolher qual deles se encaixa melhor. Quase tudo pode ser resolvido com uma rede neural, por exemplo, mas nem sempre é a melhor solução, principalmente devido ao custo computacional.\nSeguem quatro direções principais no aprendizado de máquina.\n1 – Aprendizado de máquina clássico\nOs primeiros métodos vieram da estatística pura nos anos 50. Eles resolviam tarefas matemáticas formais – procurando padrões em números, avaliando a proximidade dos pontos de dados e calculando as direções dos vetores.\nHoje em dia, metade da Internet funciona baseada nestes algoritmos. Quando se vê uma lista de artigos para “ler em seguida” ou o banco bloqueia o cartão de alguém em um posto de gasolina aleatório no meio do nada, provavelmente é o trabalho de um algoritmo de machine learning.\nEmpresas de tecnologia são grandes fãs de redes neurais, obviamente. Para elas, uma precisão de 2% é uma receita adicional de 2 bilhões. Mas quando você é pequeno, não faz sentido tanto esforço.\nHá histórias de equipes gastando um ano em um novo algoritmo de recomendação para o site de comércio eletrônico, antes de descobrir que 99% do tráfego vem de mecanismos de pesquisa. Seus algoritmos eram inúteis. A maioria dos usuários nem abriu a página principal.\nApesar da popularidade, as abordagens clássicas são tão naturais que você poderia facilmente explicá-las a uma criança. Elas são como aritmética básica, as usamos todos os dias, sem sequer pensar.\nO aprendizado de máquina clássico é frequentemente dividido em duas categorias – Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado.\n1.1 – Aprendizado Supervisionado\nNesse primeiro caso, a máquina tem um “supervisor” ou um “professor”, que dá à máquina todas as respostas, como por exemplo para identificar se é um gato ou um cachorro em uma foto. Neste caso, o “professor” já dividiu (rotulou) os dados em gatos e cães e a máquina está usando esses exemplos para aprender.\nAprendizado não supervisionado significa que a máquina é deixada sozinha com uma pilha de fotos de animais e uma tarefa: descobrir quem é quem. Os dados não são rotulados, não há professor e a máquina está tentando encontrar padrões por conta própria. Vamos falar sobre esses métodos abaixo.\nClaramente, a máquina aprenderá mais rápido com um professor. Por isso, é mais comum encontrarmos esse caso nas tarefas da vida real.\nExistem dois tipos de tarefas: classificação – predição de categoria de um objeto e previsão de regressão – de um ponto específico em um eixo numérico.\n1.1.1 – Classificação\nOs algoritmos de classificação dividem os objetos com base em um dos atributos conhecidos de antemão. Separa as meias com base na cor, documentos baseados na linguagem e as músicas por gênero.\nUsada nos dias de hoje para:\nFiltragem de spam;\nPesquisa por documentos semelhantes;\nAnálise de sentimentos;\nReconhecimento de caracteres e números manuscritos;\nAlgoritmos populares: Naive Bayes, Decision Tree, Logistic Regression, K-Nearest Neighbours, Support Vector Machine.\nAprendizado de máquina é, principalmente, uma tarefa de classificar as coisas. A máquina aqui é como um bebê aprendendo a classificar brinquedos: aqui está um robô, aqui está um carro, aqui está um carro robô etc.\nNa classificação, precisa-se sempre de um “professor”. Os dados devem ser rotulados com as características para que a máquina possa atribuir classes com base nelas. Tudo poderia ser classificado – usuários por interesses (como os feeds algorítmicos), artigos baseados em linguagem ou tópicos (isso é importante para os mecanismos de busca), músicas por gênero (playlists do Spotify), até seus e-mails.\nNa filtragem de spam, o algoritmo Naive Bayes é amplamente usado. A máquina conta o número de menções “viagra” no spam e nas mensagens normais, depois multiplica as duas probabilidades usando a equação de Bayes, soma os resultados e Voilá, temos Aprendizado de Máquina.\nEntretanto, mais tarde, os spammers aprenderam a lidar com filtros bayesianos adicionando muitas palavras “boas” ao final do e-mail. Ironicamente, o método foi chamado de envenenamento bayesiano.\nNaive Bayes entrou para a história como o mais elegante e o primeiro algoritmo realmente útil para essa tarefa. Mas agora outros algoritmos são usados para filtragem de spam.\nOutro exemplo prático de classificação, digamos que precisa-se de algum dinheiro a crédito. Como o banco saberá se será pago de volta ou não? Não há como saber com certeza. Mas o banco tem muitos perfis de pessoas das quais recebeu dinheiro antes. Eles têm dados sobre idade, educação, ocupação, salário e – o mais importante – o fato de pagar o dinheiro de volta. Ou não.\nUsando esses dados, podemos ensinar a máquina a encontrar padrões e obter a resposta. Entretanto, o banco não pode confiar cegamente na resposta da máquina.\nE se houver uma falha no sistema ou ataque hacker?\nPara lidar com isso, temos as árvores de decisão. Todos os dados são automaticamente divididos em perguntas de sim ou não, que alias poderiam soar um pouco estranhas do ponto de vista humano.\nUm exemplo de pergunta estranha seria se o credor possui uma renda mensal maior que R$ 1280,50. No entanto, a máquina faz essas perguntas para dividir melhor os dados em cada etapa.\nÉ desse modo que uma árvore de decisão é feita: quanto maior o ramo – mais ampla é a questão. Árvores de decisão são amplamente usadas em esferas de alta responsabilidade: diagnósticos, medicina e finanças.\nÁrvores de decisão puras raramente são usadas hoje. No entanto, elas frequentemente estabelecem a base para grandes sistemas e seus conjuntos até funcionam melhor que redes neurais.\nJá o Support Vector Machine (SVM) é o método mais popular de classificação clássica. Foi usado para classificar tudo o que existe: plantas por aparência em fotos, documentos por categorias, etc.\nA ideia por trás do SVM é simples – ele tenta desenhar duas linhas entre seus pontos de dados com a maior margem entre eles. Veja a imagem abaixo:\nOs mercados de ações utilizam SVM para detectar um eventual comportamento anormal dos comerciantes para encontrar os insiders. Ao ensinar um computador as coisas certas, nós automaticamente ensinamos quais são as coisas que estão erradas.\nAtualmente, as redes neurais são mais frequentemente usadas para classificação.\nAlias, é para isso que elas foram criadas…\nA regra geral é quanto mais complexos os dados, mais complexo é o algoritmo. Para textos, números e tabelas, pode-se escolher a abordagem clássica. Os modelos são menores lá, eles aprendem mais rápido e trabalham com mais clareza. Para fotos, vídeos e todas as outras coisas complicadas de Big Data, costuma-se definitivamente optar por redes neurais.\nHá apenas cinco anos, você poderia encontrar um classificador de faces construído em SVM. Hoje é mais fácil escolher entre centenas de redes pré-treinadas (modelos). Nada mudou para filtros de spam, no entanto. Muitos ainda são escritos com o SVM e não há uma boa razão para mudar.\nAté mesmo este site possui detecção de spam baseada em SVM nos comentários ¯_ (ツ) _ / ¯\n1.1.2 – Regressão\n“Desenhe uma linha através desses pontos. Sim, isso é o aprendizado de máquina”.\nPrevisões do preço das ações;\nAnálise de demanda e volume de vendas;\nQuaisquer correlações numéricas.\nAlgoritmos populares: Regressão Linear e Regressão Polinomial.\nRegressão é basicamente uma classificação em que prevemos um número em vez de uma categoria. Exemplos disso são a previsão do preço de um carro pela sua quilometragem, tráfego por hora do dia, volume de demanda por crescimento da empresa, etc. A regressão é perfeita quando algo depende do tempo.\nTodo mundo que trabalha com finanças e análises adora a regressão. Inclusive é embutida no Excel. E é super leve computacionalmente – a máquina simplesmente tenta desenhar uma linha que indica correlação média. Embora, ao contrário de uma pessoa com uma caneta e um quadro branco, a máquina faz isso com precisão matemática, calculando o intervalo médio entre cada ponto.\nQuando a linha resultante é reta – é uma regressão linear, quando é curva – polinomial. Esses são os dois tipos principais de regressão. Os outros são mais exóticos. A regressão logística é uma exceção, pois não é uma regressão, mas sim um método de classificação. Fique atento!\nNão há problema em trabalhar com regressão e classificação, no entanto muitos classificadores se transformam em regressão após algum ajuste. Podemos não apenas definir a classe do objeto, mas também memorizar o quão próximo ele está. Aí começa a regressão.\n1.2 – Aprendizado não supervisionado\nO aprendizado não supervisionado foi inventado um pouco mais tarde, nos anos 90. É usado com menos frequência, mas às vezes simplesmente não temos escolha.\nOs dados rotulados são um luxo. Mas e se alguém quiser criar, digamos, um classificador de ônibus? Deve-se tirar fotos manualmente de milhões de ônibus nas ruas e rotular cada um deles? De jeito nenhum! Isso vai levar uma vida inteira.\nNeste caso, ou você recorre ao Mechanical Turk, ou você pode tentar usar o aprendizado não supervisionado.\nGeralmente é útil para análise exploratória de dados, mas não como algoritmo principal. Pessoas “especialmente treinadas”, graduadas em “Oxford”, alimentam a máquina com uma tonelada de “lixo” e a observa. Existem alguns clusters? Não. Quaisquer relações visíveis? Não.\n1.2.1 – Agrupamento\nSegmentação de mercado (tipos de clientes, fidelidade);\nMesclar pontos próximos em um mapa;\nAnalisar e rotular novos dados;\nDetectar um comportamento anormal.\nAlgoritmos populares: K-means_clustering, Mean-Shift, DBSCAN.\nClusterização ou agrupamento (clustering), é uma classificação sem classes predefinidas. É como dividir meias por cor quando você não se lembra de todas as cores que você tem.\nO algoritmo de clusterização tenta encontrar objetos semelhantes (por características) e mesclá-los em um grupo (cluster). Aqueles que têm muitas características semelhantes são unidos em uma classe. Com alguns algoritmos, você ainda pode especificar o número exato de clusters que você deseja.\nUm excelente exemplo de clusterização são marcadores em mapas da web. Quando você está procurando por todos os restaurantes ao seu redor para escolher a melhor opção para o almoço, o mecanismo de agrupamento agrupa-os em bolhas com um número.\nO Apple Photos e o Google Photos usam clusters mais complexos. Eles procuram rostos em fotos para criar álbuns de seus amigos. O aplicativo não sabe quantos amigos você tem e como eles se parecem, mas busca encontrar características faciais comuns. É um agrupamento típico.\nOutro problema popular é a compactação de imagens. Ao salvar uma imagem em PNG, você pode definir a paleta, digamos, para 32 cores. Isso significa que o agrupamento encontrará todos os pixels “avermelhados”, calculará o “vermelho médio” e o definirá para todos os pixels vermelhos. Quanto menor o número de cores – menor será o tamanho dos arquivos e menor será o custo!\nNo entanto, você pode ter problemas com cores do tipo Ciano. Ela é verde ou azul? Aqui entra o algoritmo K-Means.\nO K-Means define aleatoriamente 32 pontos de cor na paleta, que são definidos como centroides. Os pontos restantes são marcados como atribuídos ao centroide mais próximo.\nAssim, temos tipos de “galáxias” em torno dessas 32 cores. Então, movemos o centroide para o centro de sua galáxia e repetimos o processo até que os centroides parem de se mover.\nTudo pronto! Clusters estão definidos, estáveis e existem exatamente 32 deles. Aqui está uma explicação mais real:\nProcurar pelos centroides é conveniente em muitos casos. Entretanto, clusters da vida real nem sempre formam círculos. Vamos imaginar que um geólogo precisa encontrar alguns minerais semelhantes no mapa. Nesse caso, os clusters podem ter uma forma estranha. Além disso, você nem sabe quantos deles esperar. Seriam 10? 100? K-means não se encaixa aqui, mas o DBSCAN pode ser muito útil.\nVamos para um exemplo mais claro do K-means. Digamos que os nossos pontos sejam pessoas na praça da cidade. Encontra-se três pessoas próximas umas das outras e peça para elas darem as mãos. Então, diz-se a elas para começarem a pegar as mãos daqueles vizinhos que eles podem alcançar. E assim por diante, até que ninguém mais possa pegar a mão de ninguém. Esse é o nosso primeiro cluster.\nRepita o processo até que todos estejam agrupados. Todas as pessoas que não conseguissem dar as mãos para outras pessoas seriam consideradas anomalias, neste caso.\nAssim como a classificação, o agrupamento pode ser usado para detectar anomalias.\nUm usuário se comporta de forma anormal depois de se inscrever? Deixe a máquina bani-lo temporariamente e crie um ticket para o suporte para verificá-lo. Talvez seja um bot. Nem precisa-se saber o que é “comportamento normal”, apenas faz-se o upload de todas as ações do usuário para o modelo e deixamos a máquina decidir se é um usuário “típico” ou não.\nEsta abordagem não funciona tão bem em comparação com a classificação, mas nunca é demais tentar.\n1.2.2 – Redução de Dimensionalidade (Generalização)\n“Monta características específicas em mais alto nível”.\nCriar sistemas de recomendação (★);\nCriar belas visualizações;\nModelar tópicos e pesquisa de documentos similares;\nAnálise de imagens falsas;\nAlgoritmos populares: Principal Component Analysis (PCA), Singular Value Decomposition(SVD), Latent Dirichlet allocation (LDA), Latent Semantic Analysis (LSA, pLSA, GLSA), t-SNE (para visualização).\nAnteriormente, esses métodos eram usados por cientistas de dados experientes, que precisavam encontrar “algo interessante” em enormes quantidades de dados. Quando os gráficos do Excel não ajudaram, eles forçaram as máquinas a fazer a descoberta de padrões. É assim que eles criaram métodos de redução de dimensão.\nÉ sempre mais conveniente que as pessoas usem abstrações, não um monte de recursos fragmentados. Por exemplo, podemos unir todos os cachorros com orelhas triangulares, narizes longos e caudas grandes a uma bela abstração denominada “pastor”. Sim, estamos perdendo algumas informações sobre os pastores específicos, mas a nova abstração é muito mais útil para nomear e explicar propósitos. Como bônus, esses modelos “abstratos” aprendem mais rápido, causam menos “overfit” e usam um número menor de características.\nEsses algoritmos se tornaram ferramentas incríveis para Modelagem de Tópicos. Podemos abstrair de palavras específicas até seus significados. É isso que a análise semântica latente (LSA) faz. É baseada em quão frequente você vê a palavra em um tópico específico. Por exemplo, existem mais termos de tecnologia em artigos de tecnologia? Com certeza. Os nomes dos políticos também são encontrados principalmente em notícias políticas, entre outros exemplos.\nSim, podemos fazer clusters de todas as palavras nos artigos, mas perderemos todas as conexões importantes, como, por exemplo, palavras com um mesmo significado em contextos diferentes em documentos diferentes. A LSA lida com isso corretamente e é por isso que é chamada de “semântica latente”.\nEntão, precisamos conectar as palavras e documentos dentro da uma característica (feature) para manter essas conexões latentes. Ocorre que a decomposição Singular (SVD) resolve essa tarefa, revelando clusters de tópicos úteis a partir de aglomerados de palavras.\nSistemas de recomendação e filtragem colaborativa são outros usos super populares do método de redução de dimensionalidade. Se forem usados para abstrair as classificações do usuário, será um ótimo sistema para recomendar filmes, músicas, jogos e o que se quiser.\nÉ quase impossível entender completamente essa abstração de máquina, mas é possível ver algumas correlações a partir de um olhar mais atento. Algumas delas se correlacionam com a idade do usuário – as crianças que brincam de Minecraft e também assistem mais desenhos animados; outros correlacionam-se com gênero de filme ou hobbies de usuário.\nAs máquinas obtêm esses conceitos de alto nível mesmo sem entendê-los, com base apenas no conhecimento das classificações dos usuários.\n1.2.3 – Regras de Associação\n“Procure padrões na ordem das escolhas”.\nPara prever vendas e descontos;\nPara analisar mercadorias compradas em conjunto;\nPara colocar os produtos nas prateleiras;\nPara analisar padrões de navegação na web.\nAlgoritmos populares: Apriori, Euclat, FP-growth.\nA aprendizagem por regras de associação inclui todos os métodos para analisar carrinhos de compras, automatizar estratégias de marketing e outras tarefas relacionadas a eventos. Quando se tem uma sequência de algo e quer-se encontrar padrões nela – tenta-se associação.\nDigamos que um cliente entre um um mercado, pegue um pacote de seis cervejas e vá para o caixa. Deveria colocar amendoins no caminho? Com que frequência as pessoas compram estes dois itens juntos?\nSim, provavelmente funciona para cerveja e amendoim, mas que outras sequências podemos prever? Pode uma pequena mudança no arranjo de mercadorias levar a um aumento significativo nos lucros?\nO mesmo vale para o comércio eletrônico. A tarefa é ainda mais interessante – o que o cliente vai comprar da próxima vez?\nO aprendizado por regras parece ser o menos elaborado na categoria de aprendizado de máquina. Os métodos clássicos são baseados em uma visão frontal de todos os produtos comprados usando árvores ou conjuntos. Algoritmos só podem procurar por padrões, mas não podem generalizar ou reproduzi-los em novos exemplos.\nNo mundo real, todo grande varejista constrói sua própria solução proprietária, portanto não há revoluções acontecendo aqui.\n2 – Aprendizagem por Reforço\n“Jogue um robô em um labirinto e deixe-o encontrar uma saída”.\nAutomatizando a negociação;\nGerenciamento de recursos corporativos.\nAlgoritmos populares: Q-Learning, SARSA, DQN, A3C, Genetic algorithm.\nAgora chegamos a algo que se parece com inteligência artificial real. Em muitos artigos, o aprendizado por reforço é colocado entre o aprendizado supervisionado e o não supervisionado, mas eles não têm nada em comum!\nO aprendizado por reforço é usado nos casos em que seu problema não está relacionado a dados, mas você tem um ambiente virtual ou real para interação, como um mundo de videogame ou uma cidade para carros autônomos.\nO conhecimento de todas as regras de trânsito no mundo não ensinará o piloto automático a dirigir nas estradas.\nIndependentemente da quantidade de dados que coletarmos, ainda não poderemos prever todas as situações possíveis. É por isso que seu objetivo é minimizar o erro, não prever todos os movimentos.\nVeja o exemplo abaixo de redes neurais jogando Mário.\nSobreviver dentro de um ambiente é a idéia central do aprendizado por reforço. Através de um sistema de punições e recompensas o robô é ensinado da mesma maneira que uma criança aprende.\nUm truque eficaz para construir um modelo de carros autônomos é construir uma cidade virtual e deixar o self-driving-car aprender primeiro todos os seus truques. É exatamente assim que treinamos pilotos automáticos no momento. Crie uma cidade virtual baseada em um mapa real, preencha com pedestres e deixe o carro aprender a matar o menor número possível de pessoas.\nQuando o robô está razoavelmente confiante neste “GTA artificial”, é liberado para testar nas ruas reais. Diversão!\nPode haver ainda duas abordagens diferentes – com base em modelo e sem modelo.\nBaseado em modelo significa que o carro precisa memorizar um mapa ou suas partes. Essa é uma abordagem bastante desatualizada, pois é impossível para o pobre carro autônomo memorizar o planeta inteiro.\nNo aprendizado sem modelo, o carro não memoriza todos os movimentos, mas tenta generalizar situações e agir racionalmente enquanto obtém uma recompensa máxima.\nLembra das notícias sobre a IA derrotando um dos melhores jogadores no jogo Go? Um pouco antes deste feito foi provado que o número de combinações neste jogo é maior que o número de átomos no universo.\nIsso significa que a máquina mesmo sem se lembrar de todas as combinações, ainda assim, venceu no Go (como aconteceu no xadrez). A cada turno, ela simplesmente escolhia a melhor jogada para cada situação, superando o jogador humano ao final.\nEssa abordagem é o conceito central por trás do Q-Learning e seus derivados (SARSA e DQN). ‘Q’ no nome significa “Qualidade”, pois um robô aprende a executar a ação mais “qualitativa” em cada situação e todas as situações são memorizadas como um simples processo markoviano\nEssa máquina pode testar bilhões de situações em um ambiente virtual, lembrando quais soluções levaram a uma maior recompensa. Mas como ela pode distinguir situações já vistas anteriormente de uma outra completamente nova?\nSe um carro autônomo está em uma estrada e o semáforo fica verde – isso significa que pode ir agora? E se houver uma ambulância correndo por uma rua próxima? A resposta hoje é “ninguém sabe”. Não há resposta fácil. Os pesquisadores estão constantemente pesquisando, mas enquanto isso, apenas encontram soluções alternativas.\nAlguns codificariam manualmente todas as situações que os permitiam resolver casos excepcionais, como o Problema de Trolley. Outros se aprofundariam e deixariam as redes neurais fazer o trabalho de descobrir isso. Isso nos levou à evolução do Q-learning, chamado Deep Q-Network (DQN). Embora seja muito bom, não é uma bala de prata.\nO aprendizado por reforço para uma pessoa comum pareceria uma inteligência artificial real. Porque faz-se pensar, esta máquina está tomando decisões em situações da vida real! Este tópico está no topo agora, avançando com um ritmo incrível.\nOff-Topic. Há alguns anos, algoritmos genéticos eram realmente populares. Trata-se de lançar um monte de robôs em um único ambiente e fazê-los tentar atingir a meta até que eles morram. Depois, escolhemos os melhores, cruzamos-os, modificamos alguns genes e executamos novamente a simulação. Depois de alguns bilhões de anos, teremos uma criatura inteligente. Provavelmente. Evolução no seu melhor.\nOs algoritmos genéticos são considerados parte do aprendizado por reforço e possuem a característica mais importante comprovada pela prática de uma década: ninguém dá a mínima para eles.\nA humanidade ainda não conseguiu chegar a uma tarefa em que seriam mais eficazes do que outros métodos. Mas eles são ótimos para experiências de estudantes e deixam as pessoas entusiasmadas.\n3 – Método Conjuntos (ensemble)\n“Um bando de árvores estúpidas aprendendo a corrigir erros umas das outras”\nUsado nos dias de hoje para:\nTudo o que se encaixa nas abordagens clássicas de algoritmos (mas funciona melhor);\nSistemas de busca (★);\nDetecção de objetos.\nAlgoritmos Populares: Random Forest, Gradient Boosting.\nFinalmente chegamos aos métodos considerados mais vanguarda. Ensemble e Redes Neurais são os dois principais competidores na disputa para o caminho para a singularidade. Hoje eles estão produzindo os resultados mais precisos e são amplamente utilizados em produção.\nApesar de toda a eficácia, a idéia por trás disso é excessivamente simples. Pegando-se um monte de algoritmos ineficientes e forçando-os a corrigir os erros um dos outros, a qualidade geral de um sistema será maior do que os melhores algoritmos individuais.\nObter-se-á resultados ainda melhores com o uso dos algoritmos mais instáveis que estão prevendo resultados completamente diferentes com pouco ruído nos dados de entrada. A Regressão e Árvores de Decisão, por exemplo, são tão sensíveis que até mesmo um único dado fora do comum (outlier) nos dados de entrada pode levar os modelos a enlouquecerem.\nPode-se usar qualquer algoritmo que conhecemos para criar um Ensenble, que na tradução é “conjunto”. Basta jogar um monte de classificadores, apimentar com regressão e não se esqueça de medir a precisão. Por outro lado evita-se um Bayes ou kNN aqui. Embora “burros”, eles são realmente estáveis.\nEm vez disso, existem três métodos testados em campo para criar Ensembles.\n3.1 – Empilhamento (stacking)\nA saída de vários modelos paralelos é passada como entrada para o último que toma uma decisão final. É como aquela garota que pergunta para as amigas se deve se encontrar com alguém, antes de tomar uma decisão final. Não somos tão diferentes desses algoritmos não é mesmo?\nRessalto aqui a palavra “diferente”. Misturar os mesmos algoritmos nos mesmos dados não faria sentido. A escolha dos algoritmos é totalmente de quem está resolvendo o problema. No entanto, para o modelo final de tomada de decisão, a regressão geralmente é uma boa escolha.\nNa prática, o Stacking tem sido menos popular porque os dois próximos métodos estão fornecendo melhor precisão.\n3.2 – Ensacamento (bagging)\nTambém conhecido como Bootstrap AGGregatING. É um método que usa os mesmos algoritmos, mas treina-os com diferentes subconjuntos de dados originais e no final usa apenas os resultados médios.\nDados em subconjuntos aleatórios podem se repetir. Por exemplo, de um conjunto como “1-2-3”, podemos obter subconjuntos como “2-2-3”, “1-2-2”, “3-1-2” e assim por diante. Usamos esses novos conjuntos de dados para ensinar o mesmo algoritmo várias vezes e, em seguida, prever a resposta final por meio da votação majoritária simples.\nO exemplo mais famoso de Bagging é o algoritmo Random Forest que é simplesmente resultado de várias árvores de decisão, conforme ilustrado acima.\nQuando se abre o aplicativo de câmera do telefone e o vê desenhando caixas em volta do rosto das pessoas – provavelmente é o resultado do trabalho do Random Forest. As redes neurais seriam muito lentas para serem executadas em tempo real, por isso, o método de Bagging, neste caso, é o ideal.\nEm algumas tarefas, a capacidade do Random Forest de executar em paralelo é mais importante do que uma pequena perda de precisão no reforço, por exemplo. Especialmente no processamento em tempo real. Quando falamos de Machine Learning, sempre temos um trade-off.\n3.3 – Impulsionamento (boosting)\nNo método de Boosting, os algoritmos são treinados um a um sequencialmente. Cada algoritmo subsequente presta mais atenção aos pontos de dados que foram imprevisíveis pelo anterior. Esse processo ocorre até o resultado ser satisfatório.\nDo mesmo modo que o método Bagging, usamos subconjuntos de nossos dados, mas desta vez eles não são gerados aleatoriamente. Agora, em cada subamostra, coletamos uma parte dos dados que o algoritmo anterior falhou ao processar\nAssim, o novo algoritmo aprende a corrigir os erros do anterior.\nA principal vantagem aqui é uma precisão de classificação muito alta. Os contras já foram destacados – não são processados de forma paralela, o que pode torná-lo não tão rápido. Entretanto, ainda assim, é mais rápido que as redes neurais.\nNa verdade, é como uma corrida entre um caminhão de lixo e um carro de corrida. O caminhão pode fazer mais, mas se você quiser ir mais rápido, pegue um automóvel.\nSe você quiser um exemplo real do Método de Boosting é só abrir o Facebook ou o Google e começar a digitar uma consulta de pesquisa. O resultado dessa pesquisa é trazido pelo Método Ensemble utilizando boosting.\n4 – Redes Neurais e Aprendizagem Profunda\n“Temos uma rede de mil camadas, dezenas de placas de vídeo, mas ainda não sabemos onde usá-la. Vamos gerar fotos de gatos!”.\nSubstituição dos algoritmos de aprendizagem de máquina tradicionais;\nIdentificação de objetos em fotos e vídeos;\nReconhecimento e síntese de fala;\nProcessamento de imagem, transferência de estilo;\nMaquina de tradução.\nArquiteturas Populares: Perceptron, Convolutional Network (CNN), Recurrent Networks (RNN), Autoencoders\nQualquer rede neural artificial é basicamente uma coleção de neurônios artificiais e conexões entre eles. O neurônio é uma função com várias entradas e uma saída. Sua tarefa é pegar todos os números de sua entrada, executar uma função neles e enviar o resultado para a saída.\nAqui está um exemplo de um neurônio simples, mas útil na vida real: some todos os números das entradas e se essa soma for maior que N – dê “1” como resultado. Caso contrário – “zero”.\nAs conexões são como canais entre os neurônios. Eles conectam as saídas de um neurônio às entradas de outro, para que possam enviar dígitos um para o outro. Cada conexão possui apenas um parâmetro – peso. É como uma força de conexão para um sinal. Quando o número 10 passa por uma conexão com um peso 0,5, ele se transforma em 5.\nEsses pesos dizem ao neurônio para responder mais a uma entrada e menos a outra. Os pesos são ajustados durante o treinamento – é assim que a rede aprende. Basicamente, é só isso.\nPara impedir que a rede caia na anarquia, os neurônios são ligados por camadas, não aleatoriamente. Dentro de uma camada, os neurônios não estão conectados, mas estão conectados aos neurônios da camada “seguinte” e da camada “anterior”. Os dados na rede vão estritamente em uma direção – das entradas da primeira camada às saídas da última.\nSe você lançar um número suficiente de camadas e colocar os pesos corretamente, obterá o seguinte: aplicando à entrada, digamos, a imagem do dígito manuscrito 4, pixels pretos ativam os neurônios associados, eles ativam as próximas camadas e assim por diante, até que finalmente acenda a saída encarregada dos quatro. O resultado é alcançado.\nUma rede que possui várias camadas que têm conexões entre todos os neurônios é chamada de perceptron (MLP), conforme imagem acima, e é considerada a arquitetura mais simples para um iniciante, embora não seja vista em produção.\nAo fazer a programação da vida real, ninguém escreve neurônios e conexões. Em vez disso, tudo é representado como matrizes e calculado com base na multiplicação de matrizes para melhor desempenho.\nEste vídeo sobre isso, e sua sequência abaixo, descreve todo o processo de uma maneira facilmente digerível, usando o exemplo do reconhecimento de dígitos escritos à mão. Assista-o se você quiser entender melhor.\nDepois que construímos uma rede, nossa tarefa é atribuir maneiras apropriadas para que os neurônios reajam corretamente aos sinais recebidos. Agora é a hora de lembrar que temos dados que são amostras de ‘entradas’ e ‘saídas’ apropriadas. Mostraremos à nossa rede um desenho do mesmo dígito 4 e informaremos ‘adapte seus pesos para que, sempre que você vir essa entrada, sua saída emita 4’.\nPara começar, todos os pesos são atribuídos aleatoriamente. Depois que mostramos um dígito, ele emite uma resposta aleatória porque os pesos ainda não estão corretos e comparamos o quanto esse resultado difere do correto.\nEntão começa-se a atravessar a rede de saída para entrada e dizemos a todos os neurônios: “ei, você ativou aqui, mas você fez um péssimo trabalho, vamos dar menos atenção a essa e mais a essa outra, ok?”\nDepois de centenas de milhares de ciclos desse tipo de ‘inferir / punir’, há uma esperança de que os pesos sejam corrigidos e ajam como pretendido. O nome científico dessa abordagem é Backpropagation. O engraçado foi que levaram vinte anos para criar esse método. Esse segundo vídeo descreve esse processo com maior profundidade, mas ainda é muito acessível.\nUma rede neural bem treinada pode falsificar o trabalho de qualquer um dos algoritmos descritos neste capítulo (e freqüentemente funciona com mais precisão). Essa universalidade é o que a tornou amplamente popular.\nFinalmente, temos uma arquitetura do cérebro humano, eles disseram que precisamos montar muitas camadas e ensiná-las sobre todos os dados possíveis que esperavam. Então, o primeiro inverno da IA começou, depois se derreteu e outra onda de decepção ocorreu.\nDescobriu-se que as redes com um grande número de camadas exigiam um poder de computação inimaginável na época.\nAtualmente, qualquer PC com placas de vídeo Geforce supera os datacenters da época. Portanto, as pessoas não tinham nenhuma esperança de adquirir poder computacional como os que hoje temoa acesso e as redes neurais eram uma chatice enorme.\nE então, dez anos atrás, o Deep Learning floresceu!\nHá uma boa linha do tempo de aprendizado de máquina descrevendo a montanha-russa de esperanças e ondas de pessimismo.\nEm 2012, as redes neurais convolucionais conquistaram uma vitória esmagadora na competição ImageNet que fez o mundo se lembrar repentinamente dos métodos de Deep Learning descritos nos anos 90 e que agora se tornam viáveis com nossas placas de vídeo!\nAs diferenças do Deep Learning das redes neurais clássicas estavam em novos métodos de treinamento que podiam lidar com redes maiores. Atualmente, apenas a teoria tentaria dividir qual aprendizado considerar profundo e não tão profundo.\nNós, como profissionais, usamos bibliotecas ‘profundas’ populares como Keras, TensorFlow e PyTorch, mesmo quando construímos uma mini-rede com cinco camadas. Só porque é mais adequado do que todas as ferramentas que vieram antes.\nNós apenas as chamamos de redes neurais.\nExiste um artigo excelente chamado Neural Network Zoo, onde quase todos os tipos de redes neurais são explicadas brevemente.\nSe gostou, por favor, compartilhe e não deixe de ler o post sobre Neurônios e Redes Neurais Artificiais.\nEste artigo trata-se da adaptação, redução e tradução, do post, em inglês, “Machine Learning for Everyone“.\nComo as organizações podem mitigar os riscos da IA (HBR, pela PwC, 2021)\nA adoção da Inteligência Artificial pelas Empresas (do relatório O’Reilly de 2022)\nModelo de Maturidade de Inteligência Artificial (proposto pelo Gartner)\nLista de artigos sobre IA para Negócios\nPostado em Tecnologia da Informação\t| Com a tag aprendizado de máquina, inteligência artificial, machine learning | Deixe um comentário\n02/05/2022 por Nei Grando\nDando continuidade aos posts sobre o uso da inteligência artificial no mundo dos negócios, segue este conteúdo com foco em governança que enfatiza as questões relacionadas ao risco, além de apresentar nove passos no desenvolvimento de um modelo de IA.\nA IA responsável atingiu o pico?\nNão é segredo que a pandemia acelerou a adoção e, mais criticamente, o desejo das organizações de adotar recursos de inteligência artificial (IA). No entanto, é notavelmente difícil fazer a IA funcionar. Apenas 6% das organizações conseguiram operacionalizar a IA, de acordo com a recente pesquisa global de IA responsável da PwC com mais de 1.000 participantes de organizações líderes nos EUA, Reino Unido, Japão e Índia. Mais da metade das empresas na pesquisa disseram que ainda estão experimentando e não se comprometem com grandes investimentos em recursos de IA.\nMas as empresas que têm uma estratégia de IA incorporada podem implantar aplicativos em escala de maneira mais confiável, com adoção mais ampla em toda a empresa, do que aquelas que não têm. Empresas maiores (mais de US$ 1 bilhão), em particular, são significativamente mais propensas a explorar novos casos de uso para IA (39%), aumentando seu uso de IA (38%) e treinando funcionários para usar IA (35%).\nEmbora alguns desafios à operacionalização sejam técnicos ou limitados por conjuntos de habilidades, uma lacuna de confiança continua sendo um inibidor.\nUma grande tendência é incorporar práticas de “IA responsável” para preencher essa lacuna de confiança. A IA responsável compreende as ferramentas, processos e pessoas necessárias para controlar os sistemas de IA e governá-los adequadamente de acordo com o ambiente em que gostaríamos de operar e é implementado usando recursos técnicos e processuais para abordar preconceitos, explicabilidade, robustez, segurança e proteção preocupações (entre outras coisas). A intenção da IA responsável, que às vezes é chamada ou confundida com IA confiável, ética da IA ou IA benéfica, é desenvolver sistemas de IA e análise metodicamente, permitindo sistemas documentados e de alta qualidade que reflitam as crenças e valores de uma organização e minimizando danos não intencionais\nIA responsável na empresa\nA apreciação das novas preocupações que a IA pode representar para uma organização levou a um aumento significativo nas atividades de mitigação de riscos. As organizações estão buscando estratégias para mitigar os riscos de aplicativos individuais, bem como os riscos mais amplos impostos aos negócios ou à sociedade, que os clientes e os reguladores estão cada vez mais exigentes (Figura 1). Esses riscos são experimentados no nível do aplicativo, incluindo instabilidade de desempenho e viés na tomada de decisões de IA; o nível de negócios, como risco empresarial ou financeiro; e o nível nacional, como deslocamento de empregos da automação e desinformação. Para lidar com esses riscos e muito mais, as organizações estão usando uma variedade de medidas de mitigação de riscos, começando com medidas ad hoc e avançando para um processo de governança mais estruturado. Mais de um terço das empresas (37%) têm estratégias e políticas para lidar com o risco de IA, um forte aumento em relação a 2019 (18%).\n[Figura 1 – Taxonomia do risco\nApesar dessa ênfase crescente na mitigação de riscos, as organizações ainda estão debatendo como governar a IA. Apenas 19% das empresas da pesquisa têm um processo formal documentado que é reportado a todos os stakeholders; 29% possuem um processo formal apenas para tratar de um evento específico; e o saldo tem apenas um processo informal ou nenhum processo claramente definido.\nParte dessa discrepância se deve à falta de clareza em torno da propriedade da governança da IA. A quem pertence este processo? Quais são as responsabilidades dos desenvolvedores, da função de conformidade ou gerenciamento de riscos e da auditoria interna?\nBancos e outras organizações já sujeitas à supervisão regulatória de seus algoritmos tendem a ter funções robustas (equipes de “segunda linha”) que podem validar modelos de forma independente. Outros, no entanto, precisam contar com equipes de desenvolvimento separadas, porque a segunda linha não possui as habilidades apropriadas para revisar sistemas de IA. Algumas dessas organizações estão optando por reforçar suas equipes de segunda linha com mais conhecimento técnico, enquanto outras estão criando diretrizes mais robustas para garantia de qualidade na primeira linha.\nIndependentemente da responsabilidade, as organizações exigem uma metodologia de desenvolvimento padrão, completa com estágios em pontos específicos, para permitir o desenvolvimento e monitoramento de IA de alta qualidade (Figura 2). Essa metodologia também se estende às equipes de compras, já que muitos sistemas de IA entram nas organizações por meio de um fornecedor ou plataforma de software.\nFigura 2 – Estágios em um processo de desenvolvimento de um modelo em IA\nA conscientização sobre os riscos da IA complementa outra tendência de considerar a ética da tecnologia – adotar práticas para desenvolvimento, aquisição, uso e monitoramento de IA orientados por uma mentalidade de “o que você deve fazer” em vez de “o que você pode fazer”.\nEmbora haja uma série de princípios éticos para IA, dados e tecnologia, a justiça continua sendo um princípio fundamental. Trinta e seis por cento dos entrevistados da pesquisa identificam o viés algorítmico como uma área de foco principal de risco e 56% acreditam que podem lidar adequadamente com os riscos de viés. À medida que as empresas amadurecem na adoção da IA, elas também tendem a adotar o viés algorítmico como foco principal, dada a experiência no desenvolvimento de IA e a conscientização sobre os problemas relacionados aos riscos da IA. A justiça é classificada como o quinto princípio mais importante para empresas maduras em IA versus estar em oitavo lugar para organizações menos maduras. Outros princípios incluem segurança, proteção, privacidade, responsabilidade, explicabilidade e agência humana. As abordagens organizacionais para implementar a IA e a ética de dados tendem a se concentrar em iniciativas restritas que são consideradas isoladamente e utilizam ferramentas pontuais, como avaliações de impacto e códigos de conduta. Grandes empresas com uso maduro de IA são significativamente mais propensas a investir em uma variedade de iniciativas, incluindo a realização de avaliações de impacto (62%), a criação de um conselho ético (60%) e o fornecimento de treinamento ético (47%). Esse impulso sinaliza um reconhecimento de que várias iniciativas internas seriam necessárias para operacionalizar a IA responsável.\nO que as organizações podem fazer\nEstabeleça princípios para orientar: Um conjunto de princípios éticos adotados e apoiados pela liderança fornece uma estrela norte para a organização. Os princípios por si só, no entanto, não são suficientes para incorporar práticas responsáveis de IA. As partes interessadas precisam considerar os princípios no contexto de seu trabalho diário para projetar políticas e práticas que toda a empresa possa apoiar.\nConsidere a propriedade da governança: Felizmente, muitos líderes nas organizações estão interessados em estabelecer práticas de governança para IA e dados. No entanto, sem especificar um proprietário para essa governança, é provável que uma organização se depare com um problema diferente – práticas discretas que podem estar em conflito umas com as outras. Identifique quais equipes devem projetar abordagens de governança e concorde com um proprietário e um processo para identificar atualizações nas políticas existentes.\nDesenvolva um processo bem definido e integrado para dados, modelo e ciclo de vida de software: implemente processos padronizados para desenvolvimento e monitoramento, com etapas específicas para indicar onde as aprovações e revisões são necessárias para prosseguir (Figura 2). Esse processo deve se conectar aos mecanismos de governança de dados e privacidade existentes, bem como ao ciclo de vida de desenvolvimento de software.\nQuebre os silos: alinhe os grupos de partes interessadas necessários para conectar as equipes com o objetivo de compartilhar ideias e práticas de liderança. Crie inventários comuns para IA e dados para o processo de governança e use este exercício como uma oportunidade para considerar mudanças estruturais ou realinhamentos que possam permitir que os negócios funcionem melhor.\nFique de olho no clima regulatório em rápida mudança: não são apenas clientes, investidores e funcionários que exigem práticas responsáveis. Os reguladores estão tomando conhecimento e propondo legislação nos níveis estadual, regulador, nacional e supranacional. Algumas regulamentações decorrem de esforços expandidos de proteção de dados e privacidade, algumas de reguladores específicos em áreas restritas de casos de uso (como bancos) e algumas de um desejo mais geral de melhorar a responsabilidade (como Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial -EBIA- do MTIC e legislação atual sobre IA). Manter o ritmo dessas regulamentações é fundamental para identificar futuras atividades de conformidade.\nCom essas ações, as organizações estarão melhor posicionadas para lidar com os riscos de IA de maneira ágil.\nSe gostou, por favor, compartilhe! Um abraço, @neigrando\nEste artigo trata-se da adaptação, redução e tradução, do artigo, em inglês, da Havard Business Review: “How Organizations Can Mitigate the Risks of AI“, pela PwC (2021).\nPostado em negócios, Tecnologia da Informação\t| Com a tag governança de IA, inteligência artificial, riscos em IA | Deixe um comentário\n30/04/2022 por Nei Grando\nRecentemente, buscando informações atualizadas sobre o a utilização da Inteligência Artificial (IA) pelas organizações como pesquisa adicional de um trabalho do Núcleo Decide (FEA-USP e CNPq) sobre o Uso da IA na Tomada de Decisões Organizacionais, e para a disciplina Fundamentos de IA que estarei ministrando em MBA da ESPM, me deparei com diversos artigos e relatórios sobre o tema, mas em especial este me chamou a atenção e desejei compartilhar neste blog, mantendo a referência ao relatório original.\nEm dezembro de 2021 e janeiro de 2022, a O’Reilly pediu aos destinatários de seus boletins informativos de dados e IA que participassem de uma pesquisa anual sobre adoção de IA. Estavam particularmente interessados no que mudou desde o ano passado.\nAs empresas estão adiantadas na adoção da IA?\nElas têm aplicativos de trabalho em produção?\nElas estão usando ferramentas como o AutoML para gerar modelos e outras ferramentas para otimizar a implantação de IA?\nTambém queriam ter uma ideia de para onde a IA está indo. O hype claramente mudou para blockchains e NFTs. A IA está nas notícias com bastante frequência, mas o ritmo constante de novos avanços e técnicas ficou muito mais silencioso.\nEm comparação com o ano passado, um número significativamente menor de pessoas respondeu. Isso é provavelmente um resultado do tempo. A pesquisa deste ano foi realizada durante a temporada de festas (8 de dezembro de 2021 a 19 de janeiro de 2022, embora tenham recebido muito poucas respostas no ano novo); o ano passado foi de 27 de janeiro de 2021 a 12 de fevereiro de 2021. Pandemia ou não, os horários de feriados sem dúvida limitaram o número de entrevistados.\nOs resultados foram uma surpresa maior, no entanto. Apesar do número menor de entrevistados, os resultados foram surpreendentemente semelhantes a 2021. Além disso, se você voltar mais um ano, os resultados de 2021 foram surpreendentemente semelhantes a 2020. Isso mudou pouco na aplicação da IA aos problemas corporativos? Talvez. Consideramos a possibilidade de que os mesmos indivíduos respondessem em 2021 e 2022. Isso não seria surpreendente, já que ambas as pesquisas foram divulgadas por meio de listas de e-mail – e algumas pessoas gostam de responder a pesquisas. Mas não foi esse o caso.\nQuando nada muda, há espaço para preocupação: certamente não estamos em um espaço “para cima e para a direita”. Mas isso é apenas um artefato do ciclo do hype? Afinal, independentemente do valor ou importância de qualquer tecnologia a longo prazo, ela só pode receber atenção exagerada da mídia por um tempo limitado. Ou há problemas mais profundos que corroem os fundamentos da adoção da IA?\nAdoção de IA em geral\nPerguntaram aos participantes sobre o nível de adoção de IA em sua organização. Estruturam as respostas a essa pergunta de maneira diferente dos anos anteriores, nos quais ofereceram quatro respostas: não usar IA, considerar IA, avaliar IA e ter projetos de IA em produção (que chamaram de “maduras”). Este ano foi combinado “avaliar IA” e “considerar IA”; achávaram que a diferença entre “avaliar” e “considerar” era, na melhor das hipóteses, mal definida e, se não sabiam o que isso significava, os entrevistados também não saberiam. Mantiveram a pergunta sobre projetos em produção e usaram as palavras “em produção” em vez de “prática madura” para falar sobre os resultados deste ano.\nApesar da mudança na pergunta, as respostas foram surpreendentemente semelhantes às do ano passado. A mesma porcentagem de entrevistados disse que suas organizações tinham projetos de IA em produção (26%). Significativamente mais disseram que não estavam usando IA: isso passou de 13% em 2021 para 31% na pesquisa deste ano. Não está claro o que essa mudança significa. É possível que seja apenas uma reação à mudança nas respostas; talvez os entrevistados que estavam “considerando” a IA pensassem que “considerar realmente significa que não a estamos usando”. Também é possível que a IA esteja se tornando parte do kit de ferramentas, algo que os desenvolvedores usam sem pensar duas vezes. Os profissionais de marketing usam o termo IA; desenvolvedores de software tendem a dizer aprendizado de máquina. Para o cliente, o importante não é como o produto funciona, mas o que ele faz. Já existe muita IA incorporada em produtos nos quais nunca pensamos.\nDesse ponto de vista, muitas empresas com IA em produção não possuem um único especialista ou desenvolvedor de IA. Qualquer pessoa que use o Google, Facebook ou Amazon (e, presumo, a maioria de seus concorrentes) para publicidade está usando IA. Como serviço inclui-se a IA empacotada de maneiras que podem não se parecer com redes neurais ou aprendizado profundo. Se você instalar um produto de atendimento ao cliente inteligente que usa GPT-3, nunca verá um hiperparâmetro para ajustar, mas implantou um aplicativo de IA. Não esperamos que os entrevistados digam que têm “aplicativos de IA implantados” se sua empresa tiver uma relação de publicidade com o Google, mas a IA está lá e é real, mesmo que seja invisível.\nEsses aplicativos invisíveis são o motivo da mudança? A IA está desaparecendo nas paredes, como nosso encanamento (e, aliás, nossas redes de computadores)? Teremos motivos para pensar nisso ao longo deste artigo.\nIndependentemente disso, pelo menos em alguns setores, as atitudes parecem estar se solidificando contra a IA, e isso pode ser um sinal de que estamos nos aproximando de outro “inverno da IA”. Acredita-se que não, dado que o número de entrevistados que relataram IA em produção é constante e ligeiramente superior. No entanto, é um sinal de que a IA passou para o próximo estágio do ciclo de hype. Quando as expectativas sobre o que a IA pode oferecer estão no auge, todos dizem que estão fazendo isso, estejam ou não realmente. E uma vez que você chega ao vale, ninguém diz que está usando, mesmo que agora esteja.\nAdoção e Maturidade da IA\nA borda de fuga do ciclo de hype tem consequências importantes para a prática da IA. Quando era notícia todos os dias, a IA não precisava provar seu valor; foi o suficiente para ser interessante. Mas uma vez que o hype acabou, a IA precisa mostrar seu valor na produção, em aplicativos reais: é hora de provar que pode fornecer valor comercial real, seja economia de custos, aumento de produtividade ou mais clientes. Isso sem dúvida exigirá melhores ferramentas para colaboração entre sistemas de IA e consumidores, melhores métodos para treinar modelos de IA e melhor governança para dados e sistemas de IA.\nAdoção pelos setores econômicos\nA distribuição dos entrevistados por setor foi quase a mesma do ano passado.\nAs maiores porcentagens de entrevistados eram dos setores de hardware de computador e serviços financeiros (ambos com cerca de 15%, embora o hardware de computador tenha uma ligeira vantagem), educação (11%) e saúde (9%). Muitos entrevistados relataram seu setor como “Outro”, que foi a terceira resposta mais comum. Infelizmente, essa categoria vaga não é muito útil, pois apresentava setores que iam da academia ao atacado, e incluíam algumas coisas exóticas, como drones e vigilância – intrigantes, mas difíceis de tirar conclusões com base em uma ou duas respostas. (Além disso, se você estiver trabalhando em vigilância, você realmente vai contar às pessoas?) Houve mais de 100 respostas únicas, muitas das quais se sobrepuseram aos setores da indústria que listamos.\nObserva-se uma história mais interessante quando analisa-se a maturidade das práticas de IA nesses setores. Os setores de varejo e serviços financeiros tiveram as maiores porcentagens de entrevistados relatando aplicativos de IA em produção (37% e 35%, respectivamente). Esses setores também tiveram o menor número de entrevistados relatando que não estavam usando IA (26% e 22%). Isso faz muito sentido intuitivo: quase todos os varejistas estabeleceram uma presença online, e parte dessa presença está fazendo recomendações de produtos, um aplicativo clássico de IA. A maioria dos varejistas que usam serviços de publicidade online dependem muito da IA, mesmo que não considerem usar um serviço como o Google “IA em produção”. A IA certamente está lá e está gerando receita, estejam eles cientes disso ou não. Da mesma forma, as empresas de serviços financeiros foram as primeiras a adotar a IA: a leitura automatizada de cheques foi um dos primeiros aplicativos corporativos de IA, datando muito antes do atual aumento no interesse da IA.\nEducação e governo foram os dois setores com o menor número de entrevistados relatando projetos de IA em produção (9% para ambos). Ambos os setores tiveram muitos entrevistados relatando que estavam avaliando o uso da IA (46% e 50%). Esses dois setores também tiveram a maior porcentagem de entrevistados relatando que não estavam usando IA. Esses são setores em que o uso apropriado de IA pode ser muito importante, mas também são áreas em que muitos danos podem ser causados por sistemas de IA inadequados. E, francamente, ambas as áreas são atormentadas pela infraestrutura de TI desatualizada. Portanto, não é de surpreender que vejamos muitas pessoas avaliando a IA, mas também não é de surpreender que relativamente poucos projetos tenham entrado em produção.\nAdoção da IA pelos Setores\nComo seria de esperar, os entrevistados de empresas com IA em produção relataram que uma parcela maior de seu orçamento de TI foi gasta em IA do que os entrevistados de empresas que estavam avaliando ou não usando IA. 32% dos entrevistados com IA em produção relataram que suas empresas gastaram mais de 21% de seu orçamento de TI em IA (18% relataram que 11% a 20% do orçamento de TI foi para IA; 20% relataram 6% a 10%). Apenas 12% dos entrevistados que avaliaram a IA relataram que suas empresas estavam gastando mais de 21% do orçamento de TI em projetos de IA. A maioria dos entrevistados que avaliaram a IA veio de organizações que estavam gastando menos de 5% de seu orçamento de TI em IA (31%); na maioria dos casos, “avaliar” significa um compromisso relativamente pequeno. (E lembre-se de que aproximadamente metade de todos os entrevistados estava no grupo de “avaliação”.)\nA grande surpresa foi entre os entrevistados que relataram que suas empresas não estavam usando IA. Você esperaria que sua despesa de TI fosse zero e, de fato, mais da metade dos entrevistados (53%) selecionaram 0%–5%; supõe-se que isso significa 0. Outros 28% marcaram “Não aplicável”, também uma resposta razoável para uma empresa que não está investindo em IA. Mas um número mensurável teve outras respostas, incluindo 2% (10 entrevistados) que indicaram que suas organizações estavam gastando mais de 21% de seus orçamentos de TI em projetos de IA. 13% dos entrevistados que não usam IA indicaram que suas empresas estavam gastando de 6% a 10% em IA, e 4% desse grupo estimaram despesas de IA na faixa de 11% a 20%. Portanto, mesmo quando nossos entrevistados relatam que suas organizações não estão usando IA, descobrimos que eles estão fazendo algo: experimentando, considerando ou “chutando os pneus”. Essas organizações avançarão para a adoção nos próximos anos? Isso é uma incógnita, mas a IA pode estar penetrando em organizações que estão na retaguarda da curva de adoção (a chamada “maioria tardia”).\nOrçamento de TI alocado para IA\nQuestionaram os entrevistados quais eram os maiores gargalos para a adoção da IA. As respostas foram surpreendentemente semelhantes às do ano passado. Em conjunto, os entrevistados com IA em produção e os entrevistados que estavam avaliando a IA dizem que os maiores gargalos foram a falta de pessoas qualificadas e a falta de dados ou problemas de qualidade de dados (ambos em 20%), seguidos por encontrar casos de uso apropriados (16%).\nObservar as práticas “em produção” e “avaliando” separadamente fornece uma imagem mais sutil. Os entrevistados cujas organizações estavam avaliando a IA eram muito mais propensos a dizer que a cultura da empresa é um gargalo, um desafio que Andrew Ng abordou em uma edição recente de seu boletim informativo. Eles também eram mais propensos a ver problemas na identificação de casos de uso apropriados. Isso não é surpreendente: se você tem IA em produção, você superou pelo menos parcialmente os problemas com a cultura da empresa e encontrou pelo menos alguns casos de uso para os quais a IA é apropriada.\nOs entrevistados com IA em produção eram significativamente mais propensos a apontar a falta de dados ou a qualidade dos dados como um problema. Suspeitamos que este seja o resultado de uma experiência duramente conquistada. Os dados sempre parecem muito melhores antes de você tentar trabalhar com eles. Quando você suja as mãos, vê onde estão os problemas. Encontrar esses problemas e aprender a lidar com eles é um passo importante para desenvolver uma prática de IA verdadeiramente madura. Esses entrevistados eram um pouco mais propensos a ver problemas com a infraestrutura técnica – e, novamente, entender o problema de construir a infraestrutura necessária para colocar a IA em produção vem com a experiência.\nOs entrevistados que estão usando IA (os grupos “avaliando” e “em produção” – ou seja, todos que não se identificaram como “não usuários”) concordaram com a falta de pessoas qualificadas. A escassez de cientistas de dados treinados foi prevista há anos. Na pesquisa de adoção de IA do ano passado, notamos que finalmente vimos essa escassez acontecer e esperamos que ela se torne mais aguda. Este grupo de respondentes também estava de acordo sobre questões legais. Apenas 7% dos entrevistados em cada grupo listaram isso como o gargalo mais importante, mas está na mente dos entrevistados.\nE ninguém está se preocupando muito com o ajuste de hiperparâmetros.\nGargalos de Adoção da IA\nAnalisando um pouco mais a dificuldade de contratar para IA, descobrimos que os entrevistados com IA em produção viram as lacunas de habilidades mais significativas nessas áreas: modelagem de ML e ciência de dados (45%), engenharia de dados (43%) e manutenção de um conjunto de casos de uso de negócios (40%). Podemos reformular essas habilidades como desenvolvimento principal de IA, construção de pipelines de dados e gerenciamento de produtos. O gerenciamento de produtos para IA, em particular, é uma especialização importante e ainda relativamente nova que requer a compreensão dos requisitos específicos dos sistemas de IA.\nGovernança de IA\nEntre os entrevistados com produtos de IA em produção, o número daqueles cujas organizações tinham um plano de governança para supervisionar como os projetos são criados, medidos e observados foi aproximadamente o mesmo daqueles que não tinham (49% sim, 51% não) . Entre os entrevistados que estavam avaliando a IA, relativamente poucos (apenas 22%) tinham um plano de governança.\nO grande número de organizações sem governança de IA é preocupante. Embora seja fácil supor que a governança de IA não seja necessária se você estiver apenas fazendo alguns experimentos e projetos de prova de conceito, isso é perigoso. Em algum momento, sua prova de conceito provavelmente se transformará em um produto real e, então, seus esforços de governança serão atualizados. É ainda mais perigoso quando você depende de aplicativos de IA em produção. Sem formalizar algum tipo de governança de IA, é menos provável que você saiba quando os modelos estão ficando obsoletos, quando os resultados são tendenciosos ou quando os dados foram coletados de forma inadequada.\nEmbora não foi perguntado sobre governança de IA na pesquisa do ano passado e, consequentemente, não possamos fazer comparações ano a ano, perguntamos aos entrevistados que tinham IA em produção quais riscos eles verificaram. Não vimos quase nenhuma mudança. Alguns riscos aumentaram um ou dois pontos percentuais e alguns diminuíram, mas a ordenação permaneceu a mesma. Os resultados inesperados continuaram sendo o maior risco (68%, abaixo dos 71%), seguidos de perto pela Interpretabilidade do modelo e degradação do modelo (ambos 61%). Vale a pena notar que resultados inesperados e degradação do modelo são problemas de negócios. Interpretabilidade, privacidade (54%), justiça (51%) e segurança (46%) são questões humanas que podem ter um impacto direto nos indivíduos. Embora possa haver aplicativos de IA em que privacidade e justiça não sejam problemas (por exemplo, um sistema incorporado que decide se os pratos da sua máquina de lavar louça estão limpos), as empresas com práticas de IA claramente precisam dar maior prioridade ao impacto humano da IA .\nTambém surpreende-se ao ver que a segurança permanece no final da lista (42%, inalterada em relação ao ano passado). A segurança está finalmente sendo levada a sério por muitas empresas, mas não pela IA. No entanto, a IA tem muitos riscos exclusivos: envenenamento de dados, entradas maliciosas que geram previsões falsas, modelos de engenharia reversa para expor informações privadas e muito mais. Após os muitos ataques caros do ano passado contra empresas e seus dados, não há desculpa para ser negligente em relação à segurança cibernética. Infelizmente, parece que as práticas de IA demoram a se recuperar.\nGovernança e consciência de risco certamente são questões que observaremos no futuro. Se as empresas que desenvolvem sistemas de IA não adotam algum tipo de governança, estão arriscando seus negócios. A IA estará controlando você, com resultados imprevisíveis – resultados que incluem cada vez mais danos à sua reputação e grandes julgamentos legais. O menor desses riscos é que a governança será imposta pela legislação, e aqueles que não praticam a governança de IA precisarão se atualizar.\nQuando analisamos as ferramentas utilizadas pelos entrevistados que trabalham em empresas com IA em produção, nossos resultados foram muito semelhantes aos do ano passado. TensorFlow e scikit-learn são os mais usados (ambos 63%), seguidos por PyTorch, Keras e AWS SageMaker (50%, 40% e 26%, respectivamente). Todos eles estão dentro de alguns pontos percentuais dos números do ano passado, normalmente alguns pontos percentuais abaixo. Os entrevistados foram autorizados a selecionar várias entradas; este ano, o número médio de entradas por respondente pareceu ser menor, explicando a queda nas porcentagens (embora não saibamos por que os entrevistados verificaram menos entradas).\nParece haver alguma consolidação no mercado de ferramentas. Embora seja ótimo torcer pelos azarões, as ferramentas na parte inferior da lista também caíram um pouco: AllenNLP (2,4%), BigDL (1,3%) e Ray da RISELab (1,8%). Novamente, as mudanças são pequenas, mas cair um por cento quando você está apenas em 2% ou 3% para começar pode ser significativo – muito mais significativo do que a queda do scikit-learn de 65% para 63%. Ou talvez não; quando você tem apenas 3% dos entrevistados, pequenas flutuações aleatórias podem parecer grandes.\nFerramentas usadas pelos entrevistados com IA em produção\nFoi dada uma atenção adicional nas ferramentas para gerar modelos automaticamente. Essas ferramentas são comumente chamadas de “AutoML” (embora esse também seja um nome de produto usado pelo Google e pela Microsoft). Eles existem há alguns anos; a empresa que desenvolve o DataRobot, uma das ferramentas mais antigas para automatizar o aprendizado de máquina, foi fundada em 2012. Embora construir modelos e programar não sejam a mesma coisa, essas ferramentas fazem parte do movimento “low code”. As ferramentas AutoML atendem a necessidades semelhantes: permitir que mais pessoas trabalhem efetivamente com IA e eliminar o trabalho penoso de fazer centenas (se não milhares) de experimentos para ajustar um modelo.\nAté agora, o uso do AutoML era uma parte relativamente pequena do cenário. Esta é uma das poucas áreas em que vemos uma diferença significativa entre este ano e o ano passado. No ano passado, 51% dos entrevistados com IA em produção disseram que não estavam usando ferramentas AutoML. Este ano, apenas 33% responderam “Nenhuma das opções acima” (e não escreveram uma resposta alternativa).\nOs entrevistados que estavam “avaliando” o uso de IA parecem estar menos inclinados a usar ferramentas AutoML (45% responderam “Nenhuma das opções acima”). No entanto, houve algumas exceções importantes. Os entrevistados que avaliaram o ML eram mais propensos a usar o Azure AutoML do que os entrevistados com ML em produção. Isso se encaixa em relatos anedóticos de que o Microsoft Azure é o serviço de nuvem mais popular para organizações que estão migrando para a nuvem. Também vale a pena notar que o uso do Google Cloud AutoML e do IBM AutoAI foi semelhante para os entrevistados que estavam avaliando IA e para aqueles que tinham IA em produção. Para os entrevistados, pequenas flutuações aleatórias podem parecer grandes.\nUso de ferramentas de AutoML\nImplantação e monitoramento de IA\nTambém parece haver um aumento no uso de ferramentas automatizadas para implantação e monitoramento entre os entrevistados com IA em produção. “Nenhuma das opções acima” ainda foi a resposta escolhida pela maior porcentagem de entrevistados (35%), mas caiu em relação aos 46% de um ano atrás. As ferramentas que eles estavam usando eram semelhantes às do ano passado: MLflow (26%), Kubeflow (21%) e TensorFlow Extended (TFX, 15%). O uso de MLflow e Kubeflow aumentou desde 2021; O TFX caiu um pouco. Amazon SageMaker (22%) e TorchServe (6%) foram dois novos produtos com uso significativo; A SageMaker, em particular, está pronta para se tornar líder de mercado. Não vimos mudanças significativas ano a ano para Domino, Seldon ou Cortex, nenhum dos quais tinha uma participação de mercado significativa entre nossos entrevistados. (BentoML é novo em nossa lista.)\nFerramentas usadas para implantar e monitorar a IA\nViu-se resultados semelhantes quando foram analisadas ferramentas automatizadas para controle de versão de dados, ajuste de modelo e rastreamento de experimentos. Novamente, vimos uma redução significativa na porcentagem de entrevistados que selecionaram “Nenhuma das opções acima”, embora ainda fosse a resposta mais comum (40%, abaixo dos 51%). Um número significativo disse que estava usando ferramentas caseiras (24%, acima dos 21%). O MLflow foi a única ferramenta sobre a qual perguntamos que parecia estar conquistando os corações e mentes de nossos entrevistados, com 30% relatando que a usaram. Todo o resto estava abaixo de 10%. Um mercado saudável e competitivo? Talvez. Certamente há muito espaço para crescer, e não acreditamos que o problema de versionamento de dados e modelos tenha sido resolvido ainda.\nIA em uma encruzilhada\nAgora que analisamos todos os dados, onde está a IA no início de 2022 e onde estará daqui a um ano? Você poderia argumentar bem que a adoção da IA parou. Não acredita-se que seja o caso. Nem os capitalistas de risco; um estudo da OCDE, Investimentos de Capital de Risco em Inteligência Artificial, diz que em 2020, 20% de todos os fundos de capital de risco foram para empresas de IA. Apostaríamos que esse número também permanece inalterado em 2021. Mas o que estamos perdendo? A IA corporativa está estagnada?\nAndrew Ng, em seu boletim The Batch, pinta um quadro otimista. Ele aponta para o Relatório de Índice de IA de Stanford para 2022, que diz que o investimento privado quase dobrou entre 2020 e 2021. Ele também aponta o aumento da regulamentação como evidência de que a IA é inevitável: é uma parte inevitável da vida do século XXI. Concorda-se que a IA está em todos os lugares e, em muitos lugares, nem é vista. Como mencionado, as empresas que usam serviços de publicidade de terceiros quase certamente usam IA, mesmo que nunca escrevam uma linha de código. Está incorporado no aplicativo de publicidade. A IA invisível – IA que se tornou parte da infraestrutura – não vai desaparecer. Por sua vez, isso pode significar que estamos pensando na implantação da IA da maneira errada. O importante não é se as organizações implantaram IA em seus próprios servidores ou nos de outra pessoa. O que devemos realmente medir é se as organizações estão usando IA de infraestrutura incorporada em outros sistemas fornecidos como serviço. A IA como serviço (incluindo a IA como parte de outro serviço) é uma parte inevitável do futuro.\nMas nem toda IA é invisível; alguns são muito visíveis. A IA está sendo adotada de algumas maneiras que, até o ano passado, consideravam-se inimagináveis. Estamos familiarizados com chatbots, e a ideia de que a IA pode nos dar chatbots melhores não foi exagerada. Mas o Copilot do GitHub foi um choque: não esperávamos que a IA escrevesse software. Vimos (e escrevemos sobre) a pesquisa que levou ao Copilot, mas não acreditávamos que se tornaria um produto tão cedo. O que é mais chocante? Ouvimos dizer que, para algumas linguagens de programação, até 30% do novo código está sendo sugerido pela ferramenta de programação de IA Copilot da empresa. No início, muitos programadores pensaram que o Copilot não era mais do que um truque inteligente de festa da IA. Isso claramente não é o caso. O Copilot se tornou uma ferramenta útil em pouco tempo e, com o tempo, só ficará melhor.\nOutras aplicações de grandes modelos de linguagem – atendimento automatizado ao cliente, por exemplo – estão sendo lançadas (nossa pesquisa não deu atenção suficiente a elas). Resta saber se os humanos se sentirão melhor em interagir com o atendimento ao cliente orientado por IA do que com humanos (ou bots horrivelmente com scripts). Há uma dica intrigante de que os sistemas de IA são melhores em fornecer más notícias aos humanos. Se precisarmos ouvir algo que não queremos ouvir, preferimos que venha de uma máquina sem rosto.\nComeça-se a ver mais adoção de ferramentas automatizadas para implantação, juntamente com ferramentas para controle de versão de dados e modelos. Isso é uma necessidade; se a IA for implantada na produção, é necessário ser capaz de implantá-la de forma eficaz, e as modernas lojas de TI não veem com bons olhos os processos artesanais artesanais.\nHá muitos outros lugares em que esperamos ver a IA implantada, tanto visível quanto invisível. Algumas dessas aplicações são bastante simples e de baixa tecnologia. Alguns carros de quatro anos mostra o limite de velocidade no painel. Há várias maneiras de fazer isso, mas depois de algumas observações, ficou claro que se tratava de um simples aplicativo de visão computacional. (O carro relataria velocidades incorretas se um sinal de limite de velocidade fosse desfigurado e assim por diante.) Provavelmente não é a rede neural mais sofisticada, mas não há dúvida de que teríamos chamado isso de IA alguns anos atrás. Onde mais? Termostatos, lava-louças, geladeiras e outros aparelhos? Frigoríficos inteligentes eram uma piada não muito tempo atrás; agora você pode comprá-los.\nTambém viu-se a IA chegando a dispositivos menores e mais limitados. Carros e geladeiras têm energia e espaço aparentemente ilimitados para trabalhar. Mas e quanto a pequenos dispositivos como telefones? Empresas como o Google se esforçaram muito para executar a IA diretamente no telefone, fazendo trabalhos como reconhecimento de voz e previsão de texto e realmente treinando modelos usando técnicas como aprendizado federado – tudo sem enviar dados privados de volta à nuvem. As empresas que não podem fazer pesquisas de IA na escala do Google estão se beneficiando desses desenvolvimentos? ainda não sabemos. Provavelmente não, mas isso pode mudar nos próximos anos e representaria um grande passo à frente na adoção da IA.\nEste artigo trata-se da adaptação, redução e tradução, do relatório original, em inglês, da O’Reilly: “AI Adoption in the Enterprise 2022“, por Mike Loukides.\nPostado em negócios, Tecnologia da Informação\t| Com a tag inteligência artificial, transformação digital | Deixe um comentário


Pouco tempo para almoçar? O ERVA tem a solução para si!\nO ERVA Restaurante e Cocktail Bar lançou um menu que propõe “roubar” apenas 50 minutos do dia.\nNesta pausa, o chef executivo do ERVA, Carlos Gonçalves cria o menu 50 Minutos. A carta muda todos os dias, porque o chef é apologista de uma cozinha sustentável, estando dependente dos produtos que os fornecedores locais lhe fazem chegar diariamente.\nDo couvert, passando pelo prato principal e terminando com uma sobremesa e um café, o menu 50 Minutos inclui ainda uma bebida à escolha (no caso de ser um copo de vinho, o mesmo fará sempre pairing com a escolha do menu do dia).\nO menu está disponível em três dias da semana, de quarta a sexta-feira, entre as 12h30 e as 15h30


Regulação é o principal desafio das fintechs no Brasil - Letras e Lucros - O maior site de cidadania financeira do Brasil\nHome » iBolso - Daniela Braun » Regulação é o principal desafio das fintechs no Brasil\nResistência a novas tecnologias, concorrência e burocracia estão entre outras barreiras que as startups devem quebrar, de acordo com o Mapa das Fintechs Brasileiras.\nAos poucos as empresas que juntam tecnologia e novos modelos de negócios para trazer inovação ao mercado financeiro estão ganhando mais visibilidade aqui no Brasil.\nDe acordo com o Mapa das Fintechs Brasileiras, a maioria ainda tem um faturamento bem modesto se comparado ao das empresas tradicionais — 78% das startups brasileiras faturaram menos de R$ 500 mil nos últimos 12 meses e 16,6% superaram a faixa de faturamento R$ 1 milhão.\nA análise foi feita pela Visa com base em informações de 230 startups inscritas esse ano no programa de aceleração promovido pela empresa. Ela mostra que uma em cada cinco fintechs brasileiras (22%) recebeu investimentos do tipo anjo ou de venture capital desde sua fundação.\nNeste grupo, 55,4% captaram até R$ 500 mil, 17% entre R$ 500 mil e R$ 1 milhão, outros 17% entre R$ 1 milhão e R$ 2 milhões, e, por fim, 10,6% obtiveram mais de R$ 2 milhões. O tempo entre a negociação e o aporte é de até seis meses para a maioria (63%).\nVale notar que a captação de investimentos está longe de ser o principal obstáculo nesse setor. A pesquisa mostra que a regulação é o grande entrave para quem empreende no mundos das fintechs, segundo 20,2% das empresas pesquisadas.\nNeste quesito, o Banco Central vem tomando algumas medidas que abrem espaço para as fintechs. A mais recente ocorreu no começo deste mês, com uma determinação que facilita a entrada das startups de crédito com capital estrangeiro no sistema financeiro nacional. Nesta semana, o diretor de Política Monetária do Bacen, Reinaldo Le Grazie, reforçou que a ideia é estimular a oferta de novos serviços e a redução do custo do crédito no país.\nAté agosto deste ano, o Brasil contava com 450 empresas de inovação no setor financeiro, segundo o Radar FintechLab, o que já representava um aumento de 23% no número de fintechs em relação ao fim do ano passado.\nO segundo maior desafio para que estas empresas continuem avançando é cultural. De acordo com o Mapa das Fintechs, para 18,4% das empresas analisadas a resistência a novas tecnologias e a serviços também é uma barreira ao avanço dos seus negócios.\nOs outros desafios mais citados pelas fintechs foram a concorrência (13,4%), o desenvolvimento próprio da startup (11,7%) e a burocracia das grandes empresas (10,6%). A captação de investimentos aparece na sétima posição entre os grandes obstáculos (8,4%).\nO Mapa das Fintechs Brasileiras também mostra que mais da metade das fintechs (53,7%) atua no segmento B2B, voltado para empresas. Depois vêm as fintechs de transações financeiras e pagamentos (13,6%), de crédito (13,2%) e de gestão financeira (11,5%).\nNa avaliação dos criadores do estudo, o mapa revela que os investimentos nas fintechs brasileiras estão crescendo e que é importante criar oportunidades para o desenvolvimento de novos negócios com esses empreendedores. Aliás, as parcerias com essas startups estão entre as cinco reações que as fintechs provocaram nos bancos, conforme mostra uma reportagem recente do Financial Times (em inglês).


Servidores de Tacuru buscam recursos para o município - A Gazeta News\nServidores de Tacuru buscam recursos para o município\nNos dias 29 e 30 de maio de 2018 os Secretários de: Educação, Carlos Vital; Meio Ambiente, Edmundo T. Rodrigues; Habitação e Desenvolvimento Econômico, Odilon Trindade Valenzuela; juntamente com o Chefe do Departamento de Engenharia e Coordenador da Defesa Civil, Lucas Aurélio Rodrigues, estiveram na Capital do estado discutindo várias pautas em diversos setores.\nNa AGESUL: A liberação do Asfalto da Vila Guarany e Lagoa Verde com início das obras previsto para o mês de setembro de 2018; A reconstrução das galerias de drenagem no final da rua Vanderly Ortiz Lima, onde uma erosão está avançando, destruindo a mesma e pondo em risco as famílias que residem no seu entorno, esse sistema de drenagem foi feito a cerca de 2 anos e encontra-se dentro do prazo de garantia, então o Secretário Adjunto de Estado e Infraestrutura Edmir José Bosso, se comprometeu a fazer uma visita in loco e acionar a empresa responsável pela obra; e a ainda executar uma obra com abertura do trilho de guarda no Km 4 da MS 160 e construção de um estacionamento e acesso lateral para a UTCR- Unidade de Triagem e Compostagem de Resíduos, pois é um ponto muito perigoso, que se encontra em uma curva, onde os veículos de carga e descarga de resíduos que necessitam acessar a UTCR, no sentido Tacuru / Sete Quedas, precisam parar no meio da pista e aguardar para cruzar a via do sentido contrário, podendo causar um engavetamento e acidentes trágicos, os quais já ocorreram neste ponto da rodovia, inclusive com perdas de vidas.\nNo escritório do Deputado Federal Dagoberto Nogueira do PDT, conseguiram a destinação de uma emenda Parlamentar no valor de R$ 500,000(Quinhentos Mil Reais), para recuperação de estradas vicinais, em especial nos assentamentos do município.\nNo escritório de agrimensura Terra Nova, houve Aula prática de operação de estação total, com o engenheiro agrimensor João Carlos Martins, com o intuito de fazer um levantamento do terreno primitivo junto ao córrego tacuru, para construção de barragens para contenção do avanço das erosões.


Será que prestamos atenção? - Blog do Esmael\nEsmael Morais 14 de março de 2017 colunarequião filho\nO deputado Requião Filho (PMDB) convida o leitor nesta terça (14) a mergulhar numa abstração onde dinheiro não é tudo; o professor não leva bomba em praça pública; e os crimes são “pagos” pelo falso profeta que promete que “o melhor está por vir”.\nCaminhamos para a escuridão, com o ímpeto de quem resolve seguir apenas a fé. Porém, o profeta que seguimos é um falso profeta. Nos promete o melhor por vir e, por vezes, remete a um saudoso passado que promete restituir. Abusa da nossa necessidade de esperança e se regozija nas nossas fraquezas.\nEstes seres são abomináveis! Sim, abomináveis, que não medem esforços para atingir seus objetivos e passam por cima de toda moral e da ética, gritando que os fins justificam os meios.\nPrometem, para você leitor, o paraíso! Trabalham vendendo que a ideia de que o mal que lhes infligem é para o seu bem. Garantem que o corte na sua carne – leitor, o seu sangue derramado é justificado enquanto eles não têm sequer uma cicatriz. Garantem que ignorância é benção, e que saber de detalhes complexos é uma carga da qual eles o aliviam.\nVocê leitor não deve se preocupar com taxas de juros, com implementação salarial ou data-base. Você, leitor, deve deixar que eles tomem tudo, desde a liberdade até o conhecimento, porque decisões sobre o seu futuro podem ser muito extenuantes. Esqueça o livre arbítrio! Eles decidiram por ti.\nAcredite, o melhor está por vir e o passado glorioso (nem tanto) voltará a ser o presente. Abra mão de sua capacidade de pensar, refletir e questionar. ACREDITE apenas que os interesses deles são melhores para ti. Apenas acredite… se você questionar poderá ser bombardeado (no Paraná, literalmente e em praça pública).\nTenha fé Leitor, tenha fé que no futuro os falsos profetas pagarão por seus crimes. Serão condenados por roubar do povo a esperança. Retomem a fé no poder de mudança de um povo. Retomem os ensinamentos e voltem a questionar e defender aquilo que lhes pertence. Não deixem que exterminem o futuro. Lembrem da história de nosso país, lembrem da história mundial e seus personagens, que tudo prometeram e tudo de um povo vilipendiaram.\nLembrem que nos tomam tudo para devolver trevas e escuridão. Tenha fé na sua capacidade de decidir, tenha a fé no livre arbítrio que, em uma mente bem instruída, garante o porvir.\nVamos expor os falsos profetas, vamos expurgar aqueles que prometem um futuro sem trabalho em troca de nossa subserviência…\nVamos participar da política. O meu Deus não é o dinheiro. O deles é! E quando se achar pequeno, fraco, sem voz… lembre-se: “TUDO POSSO NAQUELE QUE ME FORTALECE”.\nPrevious Previous post: Todos contra a reforma da previdência\nNext Next post: Samek cai. Richa agora comanda a Itaipu


Pintor é preso após esfaquear mulher no rosto e ameaçar filhos com martelo - Capital - Campo Grande News\nPintor é preso após esfaquear mulher no rosto e ameaçar filhos com martelo\nUm pintor de 36 anos foi preso em flagrante na madrugada deste domingo (9), após esfaquear a esposa no rosto e ameaçar os três filhos de morte. Embriagado, conforme a Polícia, ele chegou em casa, na rua Abobreira, loteamento Rancho Alegre II e pegou uma faca de cozinha. Sem falar os motivos, iniciou a barbárie contra a esposa.\nPara se defender, a vítima, uma dona de casa de 35 anos, entrou em luta corporal com ele. No entanto, ela acabou recebendo duas facadas na face. Em depoimento, os três filhos do casal, de 6, 10 e 14 anos, disseram que o pai rotineiramente bebe e que os ameaçou com um serrote e um martelo na não. Eles tiveram que se trancar nos quartos para o autor cessar as ameaças.\nA Polícia Militar foi acionada e prendeu o pintor em flagrante. Ele estava no quarto do casal. Já a vítima foi encaminhada ao posto de saúde do Coophavila. A equipe médica realizou uma sutura em seu rosto, sendo que ela recebeu dois pontos do lado direito e quatro do lado esquerdo.\nA possível arma do crime foi apreendida. O fato foi registrado como lesão corporal dolosa.


Centro Universitário promove incentivo ao ensino superior - FaxAju\n27/12/19 - 15:46:40\nCentro Universitário promove incentivo ao ensino superior\nA IES desenvolveu a ação na capital, ofertando oportunidades\nDurante o mês de dezembro, colaboradores da UNINASSAU – Centro Universitário Maurício de Nassau Aracaju foram as ruas com o objetivo de promover o Vestibular Solidário, uma campanha da Instituição que visa incentivar o ingresso ao ensino superior por meio de bolsas de estudo de até 100% para todos os cursos.\nOs colaboradores estiveram nos calçadões da Rua João Pessoa, Laranjeiras e São Cristóvão, Centro de Aracaju, onde convidaram as pessoas para o vestibular, além de apresentarem os cursos da instituição. Na oportunidade, os interessados puderam tirar dúvidas sobre as inscrições, cursos e conhecer um pouco da instituição, por meio das equipes de marketing, comercial e imprensa da UNINASSAU.\nOs interessados prestaram vestibular no último dia 15 de dezembro. A prova seletiva acontece, anualmente, nas unidades do grupo Ser Educacional. O diretor da UNINASSAU, Paulo Rafael Nascimento, foi pessoalmente as ruas, onde conversou com pessoas de várias faixas etárias convidando pessoalmente todos a participarem do vestibular.\n“O Vestibular Solidário sempre oferta condições interessantes para quem ainda não está cursando ensino superior. A matrícula foi acessível a todos e quem participou está concorrendo a bolsas de 100% para os primeiros colocados e 50% durante seis meses para os que estiverem mais próximos dos primeiros lugares. Até o final do curso o desconto passa a 30%”, explicou Paulo Rafael.\nPara participar do Vestibular, a instituição pediu que o candidato fizesse a doação de um brinquedo que será destinado a instituições de caridade.