Como os cientistas de dados estão usando a inteligência artificial para melhorar nosso mundo
Os cientistas estão usando a inteligência artificial para melhorar nosso mundo de várias maneiras.
Eles estão usando isso para ajudá-los a entender melhor o universo, desenvolver novos medicamentos e tratamentos e encontrar novas fontes de energia.
A IA também está sendo usada para criar robôs mais inteligentes que podem nos ajudar em nosso trabalho.
A inteligência artificial também está sendo usada para fazer as coisas mais simples, como resolver problemas escolares e ajudar crianças em países em desenvolvimento a aprender matemática.
Um estudo mostrou que a utilização da IA poderia ajudar milhões de crianças de países em desenvolvimento a alcançar um nível médio de matemática, se tivéssemos acesso a esses algoritmos de inteligência artificial para ajudá-los.
Os resultados do estudo foram tão animadores que uma organização sem fins lucrativos adotou o algoritmo da IA e está disponibilizando para organizações escolares que estão nos países em desenvolvimento.
Como a inteligência artificial pode ajudar o cientista de dados a fazer grandes coisas incríveis, os profissionais dessa área estão rapidamente aderindo a tecnologia.
De fato, um terço dos cientistas da área afirmam que as habilidades de execução da IA serão cruciais para os seus negócios até este ano de 2022.
Como a inteligência artificial pode ajudar o cientista de dados?
A principal razão por que a inteligência artificial é tão valorizada pelo cientista de dados é porque ela será capaz de fazer um monte de tarefas curiosas e complexos.
Como resultado, o cientista de dados pode ser capaz de se concentrar em outras coisas diferentes.
Um dos exemplos mais interessantes é o aprendizado de máquina. Em 2018, uma empresa de tecnologia desenvolveu um algoritmo de aprendizado de máquina que seria capaz de ler uma pessoa inteira, como sua história pessoal, ganhos e falhas para criar uma imagem bem estabelecida sobre quem estava analisando.
Apesar dos problemas iniciais com esse algoritmo (ele foi banido por um tempo), ele está sendo adotado rapidamente pelos cientistas de dados por causa das capacidades únicas que ele tem.
Outra tecnologia útil da IA é o robô para área comercial, especialmente para vendas.
Uma ferramenta simples de IA pode ser capaz de fazer uma venda em um site de comércio eletrônico, mas um robô comercial pode ser construído para vender qualquer coisa em qualquer lugar porque ele será capaz de aprender tudo sobre aquela única loja on-line, bem como sobre os clientes potenciais.
Estes robôs também se tornarão mais úteis no futuro, quando veremos mais robôs comerciais baseados em aprendizado de máquina.
Finalmente, a inteligência artificial também é útil para a detecção de eventos. Apesar de um cientista de dados normalmente estar concentrado em modelos, ter um monte de dados não é o suficiente.
Ele também precisa ser capaz de identificar, medir e relativizar eventos, porque isso pode ser uma barreira para o desenvolvimento do modelo.
Um evento comum seria a falha do data mining por causa da falta de dados relevantes.
Um cientista de dados não poderia responder às incertezas do seu cliente sobre os resultados potenciais do data mining porque não haveria tempo suficiente para buscar por dados históricos.
A IA irá a incidentes anteriores e será capaz de obter um grande volume de dados com pouca incerteza, dando resposta rápida aos clientes e ajudando os cientistas de dados a chegarem a resultados mais rápido.
Ferramentas de IA para o cientista de dados
Em um mundo cada vez mais digital, a inteligência artificial está se tornando uma ferramenta indispensável para o cientista de dados.
A IA pode fornecer uma análise mais precisa dos dados, permitindo que os cientistas de dados tomem decisões mais acertadas e criem soluções mais inovadoras.
Além disso, as ferramentas de IA estão se tornando cada vez mais acessíveis, o que significa que mais pessoas podem se beneficiar de analisando os dados.
Em um artigo para o Wired, o professor Shelly Palmer escreveu: “Como profissionais de dados, nós estamos vivendo em um momento único: uma onda crescente de acessibilidade para as ferramentas e técnicas que raramente tínhamos acesso há poucos anos. Agora, especialistas de diversas áreas estão usando essas ferramentas para colocar as pessoas e os dados no centro e melhorar a vida dos outros”.
Palmer criou uma lista com quatro passos que qualquer pessoa pode tomar para avançar em suas habilidades de IA, incluindo ter consideração pela programação, fazer cursos sobre IA na Internet e aplicar em empresas menores que apreciam os especialistas de dados. Com esses cuidados simples em mente, muitas pessoas de diferentes áreas do conhecimento estão usando IA para resolver desafios complexos.
Utilize ferramentas de IA para analisar seus dados
Existem muitas ferramentas de IA gratuitamente disponíveis, o que significa que você não precisa gastar dinheiro para experimentar este universo.
Mas vale se certificar de escolher uma ferramenta que se encaixe perfeitamente nos seus objetivos e no seu levantamento de dados. Assim, quando começar a usá-la, lembre-se que o resultado final vai depender muito da qualidade dos dados com que você começa.
Analise seus dados utilizando inteligência artificial
Vale pensar em utilizar uma ferramenta de visão artificial para analisar seus dados e identificar os pontos em que deve fazer perguntas específicas.
Por exemplo, você pode usar uma ferramenta gratuita chamada Bar Head para extrair texto útil de imagens (por exemplo, de arquivos PDF, jpg, etc.).
Outra ferramenta gratuita, esta chamada SAS Visual Text Analysis, ajuda você a descobrir tendências, lugares onde há oportunidades para ação, assim c .
Há também ferramentas de visão artificial comercialmente acessíveis, como a API da Microsoft para visão artificial ou a API da Amazon para inteligência artificial. Já o Content Bot é uma ferramenta que permite criar conteúdo original para blogs e revistas eletrônicas, com uma série de recursos para auxiliar na montagem do texto.
Estes são apenas exemplos entre várias ferramentas de IA comerciais disponíveis.
Analise sua taxa de erro e produza resultados melhorados
Depois que testar algumas ferramentas de IA, descubra quais tiveram uma taxa de erro alta e procure descobrir o porquê.
Um corte de dados errado, uma definição incorreta ou um modelo inconsistente podem explicar por que esses resultados de IA estão longe de seus objetivos.
É muito provável que você precise experimentar vários cortes de dados, várias definições e vários modelos até encontrar o que funciona bem.
Certifique-se de testar várias ferramentas de IA comerciais também, para ver se elas podem ajudá-lo a ajustar os resultados para uma melhor preservação do consumidor.
Fontes secundárias de dados para melhorar a precisão
Após produzir resultados melhores com um corte específico de dados, consiga mais fontes secundárias desses dados para ampliar a abrangência dos resultados obtidos.
Por exemplo, se seu negócio for pequeno lote de café, consiga dados do mercado, e de fins de semana também, para uma área maior e mais abrangente. Isso ajudará sua solução de IA a lidar melhor com o volume de vendas do negócio de café.
Crie uma ferramenta de monitoramento
Uma forma melhor de criar soluções que funcionam bem é criar uma ferramenta para monitorar os resultados.
Por exemplo, se você produziu um modelo baseado em intuição artificial para ajudar clientes a falarem em qualquer tempo, você precisaria de uma ferramenta de monitoramento para ver o que está acontecendo.
Cientista de dados: profissão do futuro ou do presente?
A crescente demanda por cientistas de dados tem sido um dos principais motivadores para o aumento da popularidade da profissão.
Apesar de ser uma profissão relativamente nova, ela já está se tornando indispensável em muitas áreas.
O cientista de dados usa técnicas de análise para extrair conhecimento e insights valiosos a partir de dados brutos.
Como a tecnologia continua evoluindo, as empresas estão ficando cada vez mais dependentes desses profissionais.
Como resultado, as profissões afins também estão em franca expansão. Entre elas, estão as técnicas de inteligência artificial (IA), que estão sendo usadas pelos cientistas de dados para facilitar o seu trabalho e ajudar as empresas a tomarem decisões estratégicas.
Como os serviços de IA evoluem e se tornam cada vez mais integrados na nossa vida diária, o cientista de dados será imprescindível tendo que desempenhar um papel essencial.
Ganhos de um Cientista de Dados
Como todas as profissões que estão indo bem, o cientista de dados pode ter uma carreira variável.
O cientista de dados ganha, em média, R$ 43.000 no Brasil, segundo pesquisa da Revista IstoÉ Dinheiro.
Cerca de 43% deles são chefes de projetos ou equipe, e a maioria trabalha em empresas de tecnologia, finanças ou serviços.
Embora as atribuições variem um pouco dependendo do contexto, os cientistas de dados examinam e analisam dados brutos para extrair insights que serão usados para tomar decisões estratégicas.
Isso pode soar um pouco estressante (estar sempre analisando dados!), mas com o advento da IA, há uma revolução acontecendo nessa profissão e tornando-a muito mais interessante.
Ao usar técnicas de IA, o cientista de dados pode agir de forma mais eficiente e criar ferramentas que facilitam o trabalho de outras pessoas na empresa – por exemplo, uma aplicação que realiza análises complexas sobre um grande banco de dados para os clientes da empresa, ou para o próprio negócio.
Embora tais tecnologias possam parecer “magia”, seu objetivo é deixar os cientistas de dados empregados mais tempo em atividades que irão impactar o negócio, como planejamento, integração e melhoria de soluções.
Em média, isso leva entre três a cinco anos para desenvolver um projeto de IA completo – um tempo que pode ser usado para testar a tecnologia e garantir que ela irá satisfazer as necessidades da empresa.
A necessidade de cientistas de dados expande com a utilização da IA
Na verdade, a utilização da inteligência artificial irá fortalecer a necessidade de cientistas de dados em toda a indústria.
Embora softwares baseados em IA possam tomar algumas decisões básicas sobre uma grande variedade de áreas, isso não significa que os super sistemas vão substituir completamente os humanos.
Após a implementação dessas tecnologias, as equipes de cientistas de dados irão avaliar a tecnologia e fazer melhorias baseados nos resultados obtidos – um processo conhecido como “aprendizagem automatizada”.
Para garantir que tudo funcione perfeitamente, esses profissionais irão constantemente testar e ajustar os sistemas de IA.
Além disso, em áreas onde a imensa quantidade de dados torna difícil para as tecnologias autônomas tomar decisões, especialistas em IA também precisarão estar presentes.
Uma vez que estes super sistemas sejam utilizados em grande escala, os cientistas de dados também vão ser necessários para recolher, analisar e armazenar novos dados.
Apesar de que profissionais de big data e análises já realizam essas tarefas, uma vez que as tecnologias de IA ganhem escala, o trabalho desses especialistas irá aumentar significativamente. Isso significa que as empresas terão que acrescentar orçamentos ou abrir novos postos de trabalho para o cientista de dados especializado em IA.