O aprendizado de máquina ou machine learning é, atualmente, uma das soluções que mais está em alta na TI. A tendência é acreditar que existe só um único algoritmo, no entanto, há uma infinidade de algoritmos relacionados a machine learning que prometem revolucionar o mundo dos dados. Tenha como exemplo a Netflix que usa a tecnologia para realizar as sugestões de filmes e séries mais adequadas para cada perfil de usuário.
Não é segredo que essa tecnologia também ganha relevância entre a indústria brasileira. Entretanto, seu desenvolvimento local está atrás de países mais competitivos, como Estados Unidos e Inglaterra. Para Ruben Glatt, organizador do “PAPIs.io”, principal encontro com foco em machine learning, a adoção dessa tecnologia no Brasil é lenta, mas nos últimos dois anos seu processo tem sido acelerado após investimentos na área.
Para o executivo, o Brasil tem bastante potencial para alavancar a adoção do machine learning na América Latina, e é um dos motivos pelos quais decidiu realizar o evento em São Paulo (SP). A terceira edição do PAPIs na América Latina contará com palestrantes de todos os continentes, que falarão sobre como cada um tem usado essa tecnologia nas suas empresas e projetos. A ideia central é entender como os diferentes segmentos e pessoas estão usando realmente machine learning – salienta Glatt.
Entre os palestrantes do evento encontram-se executivos de empresas referência no uso de tecnologia de processamento de dados como Serasa, Nubank e AWS, assim como acadêmicos, uma vez que é necessário considerar as duas visões. Para Glatt, a educação será essencial para alavancar a adoção dessa tecnologia entre as empresas, o que, em consequência, tirará o país do atraso atual.
Essa edição do PAPIs contará com quatro caminhos que abordarão tanto as práticas como a parte programática, passando pela infraestrutura necessária para esse tipo de projetos e a análise de alguns cases já executados. Também, um caminho será dedicado ao estudo das descobertas das diferentes pesquisas relacionadas a machine learning, a aplicação desses resultados na indústria e o potencial disruptivo desses descobrimentos.
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