Hoje o tópico da nossa conversa é um dos braços da IA que fica mais para os bastidores de muitos dos sistemas de informática, data centers e aplicações. Vamos hoje falar da importância da IA em tarefas de diagnostico e monitorização de problemas. Como todos sabemos o ML tem uma propensão muito boa para encontrar outliers em séries de dados, no fundo coisas que não deviam estar lá, ou que fogem ao que é o comportamento habitual daquele dataset. Esses outliers em muitos casos de uso podem ser as anomalias que falamos aqui o que torna esta tecnologia muito boa para estes casos. Mas nem tudo assenta no Happy Path deste espaço de solução… Detetar anomalias com muito poupas ocorrências pode ser um desafio interessante e com um tratamento de dados de vez em quando muito complexo, e claro ainda temos o problema de labeling dessas anomalias e casos sem anomalia para que o dataset seja compatível com este tipo de aprendizagem máquina.
Estes e outros aspetos de monitorização e diagnostico de problemas vão ser o foco da nossa conversa de hoje
AI News:
https://sintel.dev/Orion/user_guides/primitives_pipelines/primitives/TadGAN.html
Editorial: Our predictions for the AI industry in 2022
Microsoft Build Conference Heralds Era of AI-Assisted Software Development — Visual Studio Magazine
https://visualstudiomagazine.com/articles/2022/05/26/build-ai.aspx
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