Dr. Mauro Pichiliani

Pai. Cientista. Pesquisador. Consultor. Estudante. Aluno. Doutor. Mestre.Professor. DBA. Escritor. Articulista. Podcaster. Não sei bem qual escolher.

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Nesta sexta-feira (10/11/2023) vou palestrar na FATEC-SP sobre ciência de dados na área da saúde. Atualmente estou com alguns projetos bacanas nesta área e acho que vai ser bem interessante para a turma de análise de sistemas.

#machinelearning #datascience #digitalhealthcare

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Muito interessantes estes pontos sobre como as cidades no futuro vão se parecer, especialmente quando se trata de tecnologia AR/VR. Recomendo! https://t.co/NRj9MUAMyy

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Muito bom este #paper sobre qualidade e reprodutibilidade de #notebooks #python. Apesar de ser de 2021, está bem atualizado e consistente. E o melhor é que é open access.

https://t.co/gra329K47t

#machinelearning #ai

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I just earned a AI Fundamentals Skill Verification from DataCamp https://t.co/DigFyg18u0 #Datacamp #SkillVerified

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Muito pertinente esta crítica sobre como as interfaces de chat não são o "futuro", especialmente com LLM. Não concordo com todos os pontos, mas mesmo assim são bem interessantes os argumentos.

https://t.co/BdUpVQU702

#chatbot #LLM #chatgpt #interface

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O pep8 é um padrão de codificação do #python muito interessante. Mas eu não esperava que já tivessem feito uma música sobre ele! https://t.co/qu5stgcg58

#machinelearning #ai #datascience

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Uma plataforma que descobri recentemente e que me ajuda nos estudos é a Quizlet. Gosto bastante dos formatos flashcard, quizz e match, mas como toda rede social depende muito da qualidade do conteúdo postado.

https://t.co/6b9V0a3vBI

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Esta UI para manipular grafos chamada popoto é muito interessante. Especialmente pelo fato de conseguir "paginar" muitos nós. Ótima para explorar dados em #graph #databases como o #neo4j https://t.co/k26oF7Ces0

https://t.co/bWVM7R1hcg

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E o #tbt de hoje é puxado pela foto abaixo. Eu gosto muito dela, pois foi a primeira vez que eu e o meu colega Wagner Crivelini gravamos presencialmente um episódio do DatabaseCast! https://t.co/65fxwAkF98

#database #podcast #databasecast

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Sanity check (verificação de sanidade) é uma tarefa importante e que deve ser feita em vários pontos de um pipeline de #machinelearning. Na real isso, depende muito da qualidade dos dados.

https://t.co/d0Lm5EuZul

#ai

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Muito legal este "crash course" do Google sobre #machinelearning. O destaque vai para tópicos não muito explorados em outros cursos, como regularização, feature crosses e embeddings https://t.co/3PHvs6UwhM

#ai #python #tensorflow

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A robustez de um modelo de #machinelearning e os testes de perturbação são técnicas importantes para reduzir #overfit de modelos. No link abaixo tem alguns exemplos práticos interessantes de como aplicar estas técnicas com o #python

https://t.co/L0IcjDii0t

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O #TBT de hoje vai para aquela vez que eu fui para Paris na #CHI2013 (antes da #IBM) e encontrei o Jakob Nielsen, uma das figuras mais importantes sobre usabilidade!

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Muito bacana este mapa mental que organiza e classifica quase todos os serviços da #cloud da #AWS. Bem útil e prático!

https://t.co/ULNAUiZ6WJ

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Mais uma lib em #python para fazer hot encoders (transformar dados categóricos em numéricos): a category_encoders. Interessante notar que muita gente conhece apenas o "one hot" encoder, mas existem muitos outros tipos. #machinelearning #ai #datascience

https://t.co/HAiWprULdI

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Muito boa esta forma de interagir com os resultados do #chatgpt (ou qualquer outro #LLM) usando gráficos. Ferramentas como este Graphologue facilitam MUITO utilizar esta IA na format de chat

https://t.co/xKHTp4koiz

#machinelearning #ai #datascience

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Achei interessante o uso de um Correlation Graph para substituir o tradicional heatmap de correlação durante a fase de #EDA de um projeto de #machinelearning https://t.co/1Wf1RSmK2P

#ai #datascience

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Existem alguns frameworks para lidar com #bias em modelos de #machinelearning. Hoje recomendo o debias-ml que usa técnicas básicas de #oversampling para lidar com isso. https://t.co/P0XkMhvk7D

#ai #datascience

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Eu fico um pouco confuso com a forma de quantificar os modelos #LLM por parâmetros, tipo 3B, 7B, 15B. Deveriam indicar o tamanho em gigas ou algo assim! É como dizer que a pizza tem 8 pedaços: eu preciso saber do diâmetro e não da quantidade de pedaços!
#machinelearning #ai #nlp

[Dr. Mauro Pichiliani @pichiliani]

E o #tbt de hoje vai para a Hackathon da Ford que participei durante a Campus Party em 2015 . O primeiro colocado ganhava um carro e os outros uma caneca. Depois de programar a noite e a madrugada inteira eu fiquei em segundo lugar. https://t.co/MvthAJqtAs