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Aplicação: Veículos Autônomos

Descrição: Segundo SAE Internacional, organização responsável pelos estudos em engenharia automobilística, veículos podem ser classificados em 6 níveis de automação, de 0 até o 5, sendo que a partir do nível 3 o motorista pode se ausentar da direção, mas assumindo quando pedido e 0 nível 5 sendo de automação total, sem nenhuma necessidade do ser humano.

Para isso acontecer, o carro precisa de diversas tecnologias envolvidas, como sensores e câmeras, para que o carro consiga analisar o ambiente ao redor dele; a tecnologia LiDar, que usa a luz refletida para medição de distância e criação de uma realidade aumentada, para verificação de obstáculos da pista; sensores ultrassônicos para monitoramento da velocidade, complementando os dados anteriores; e a Inteligência Artificial (IA) para processar todos os dados coletados e tomar as decisões necessárias para manter o carro seguro e no percurso correto.

Os maiores benefícios de carros autônomos são: a acessibilidade, pois pessoas Pessoas Com Deficiência (PCD) ou que não possui a habilitação, vão poder usufruir; a segurança, pois sem o fator humano, a maioria dos acidentes não aconteceria; e eficiência, pois o usuário poderia utilizar do tempo em que está no veículo para fazer outras tarefas.

Os problemas enfrentados por esses veículos, nos dias atuais, são: o preço, a maioria desses carros tem preço proibitivo para grande parcela da população; questões de regulações e infraestrutura, já que a cidade tem que estar preparada para esse novo tipo de veículo; a vulnerabilidade a ataques hackers, pelo fato de estar conectado a internet, pode ocorrer falhas de segurança do software

Veículos autônomos é algo que a humanidade sonha a décadas e ciência de dados, com o avanço da IA e do processamento de informação, pode transformar em realidade.

Fonte: https://olhardigital.com.br/2022/04/05/carros-e-tecnologia/carros-autonomos/

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Ciências de Dados para análise de risco, cybersecurity e estado do equipamento para indústria

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Ciências de Dados para análise de risco, cybersecurity e estado do equipamento para indústria

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Nome: Airon Lima Selistre

A empresa ANDRITZ é fornecedora líder global de plantas, equipamentos, soluções de automação e serviços para usinas hidrelétricas, indúsitra de papel e celulose, indústria metalmecânicas e suderúrgicas, bem como para setores ambientas e com foco em energia verde.

O case que quero trazer aqui é de uma aplicação utilizada para análise de forma holística do risco, vulnerabilidade cibernética e estado de equipamentos usados na indústria através da aplicação Risk Based Maintenance (RBM) utilizada dentro da plataforma Metris e comercializada pela empresa ANDRITZ. A aplicação análisa uma vasta quantidade de dados de diversas fontes da indústria sendo ERPs do cliente, motores, válvulas, dados de inspeção de rotas, sensores de vibração e demais equipamentos da indústria para indicar automaticamente o risco de falha do equipamento, bem como risco cibernético e estado de funcionamento.

Links:

Metris All-in-one Platform (andritz.com)

Metris - Risk based management (andritz.com)

Metris Risk based management (youtube.com)

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Entenda como a Netflix usa Ciência de Dados para conhecer assinantes

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Entenda como a Netflix usa Ciência de Dados para conhecer assinantes

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Neste artigo é abordado como a Netflix utiliza a ciencia de dados para a tomada de decisões relacionadas a a produção de conteúdo com base nos gostos dos seus assinantes, conhecidos através dos seus padrões de usos como filmes e séries assistidos, quais desistiu de ver, em que momento, trailers assistidos, por quanto tempo e muito mais.

Um fato interessante e que me chamou a atenção foi o de que a Netflix já sabia que a série House of Cards seria um sucesso antes de sua produção e disponibilização, utilizando técnicas de predição com base nos dados coletados dos usuários.

link: Entenda como a Netflix usa Ciência de Dados para conhecer assinantes (somostera.com)

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Entenda como a Netflix usa Ciência de Dados para conhecer assinantes

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Como a Netflix sabe o que queremos assistir e influencia nosso comportamento? Descubra no artigo.

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A ciência de dados tem um papel crucial na logística e oferece às empresas do setor inúmeras oportunidades para melhorar sua eficiência, reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente. Através da análise de dados, as empresas podem tomar decisões mais embasadas, otimizar seus recursos, prever a demanda com maior precisão e monitorar suas operações em tempo real. Os benefícios são significativos e justificam o investimento na implementação da ciência de dados na logística. Se as empresas desejam se manter competitivas no mercado atual, a utilização da ciência de dados é essencial.

Fonte: https://awari.com.br/ciencia-de-dados-na-logistica-aplicacoes-de-ciencia-de-dados-na-area-da-logistica/

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Ciência de dados aplicada à saúde

Em um artigo publicado em 2021, pela revista "Saúde.com" da Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia, o pesquisador do Departamento de Informática em Saúde da Escola Paulista de Medicina da Unifesp, Antonio Valerio Netto, afirmou que “as organizações precisam capturar o valor de suas informações investindo na análise de dados e estabelecendo essa habilidade como uma competência essencial”.

Segundo ele, a ciência de dados na área da saúde tem como objetivo “gerar soluções por meio da compreensão de problemas reais da mesma, empregando o pensamento crítico e a análise para obter conhecimento.

Embora ainda inicial no Brasil, a perspectiva data-driven vem ganhando espaço e crescendo nas instituições de saúde. Na prática, isso significa que a gestão deve ficar cada vez mais eficiente, e o atendimento, cada vez mais direcionado às necessidades individuais de cada paciente por meio da ciência de dados aplicada.

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Inteligência Artificial no Recrutamento e Seleção

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Inteligência Artificial no Recrutamento e Seleção

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Link da matéria: https://www.gupy.io/blog/inteligencia-artificial-no-recrutamento-e-selecao

A utilzação de Inteligência Artifical por parte dos times de RH se faz cada vez mais presente no mercado de trabalho. Hoje em dia, com as diversas formas de se candidatar a uma vaga de emprego e pela facilidade neste processo, a utilização de I.A é imprescindível. Como destacado na matéria, há diversas vantagens nesta forma de recrutamento, como: redução de tempo e custos, seleção alinhada somente aos requisitos da vaga, comodidade para o candidato, etc.

Porém, é valido ressaltar que existem desvantagens neste tipo de técnica de seleção. Aquele que pretende aplicar está técnica deve selecionar uma boa I.A e entender como ela faz a seleção, para confirmar que a mesma não irá ignorar algum fator/detalhe que a empresa está buscando no candidato. Por exemplo, caso a vaga seja destinada a um cargo júnior ou estágio, o nível de experiência profissional tende a ser menor por parte do candidato, mas ele ainda pode ser uma boa opção para a vaga. O recrutador deve especificar ou buscar uma I.A que considere projetos e outros tipos de experiências também, pois o candidato pode apresentar habilidades técnicas e softskills que estão alinhadas com a vaga muito mais do que outro que possue experiência profissional em uma empresa anterior.

Utilizei como base esta matéria da Gupy, pois a empresa utiliza uma I.A bastante reconhecida no mercado e faz a seleção de candidatos para empresas de grande destaque.

Aluno: Ricardo Jacques

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Inteligência Artificial no Recrutamento e Seleção: saiba mais

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O uso da inteligência artificial no recrutamento e seleção trouxe uma grande evolução na identificação e retenção de talentos. Confira como!

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Times de futebol utilizam a ciência de dados, seja para substituição de jogadores para evitar lesões ou até mesmo para saber padrões, otimizando o desempenho dos jogadores e evitando falhas. Os treinadores também utilizam isso para conhecer melhor seus jogadores e definir treinos específicos de acordo com as estatísticas de falhas dos mesmos.

O Liverpool foi um bom exemplo que pode ser citado, o time definiu padrões de ataque e dessa forma conseguiu posicionar os seus jogadores da melhor forma, ganhando o título da Premier League.

Nome: Jonathan Azevedo

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Data Science and analytics in the sports market is expected to increase to $2.93 billion at a rate of 20.65%. According to a survey conducted by KPMG, 97% of sports professionals believe that technology, including data science and analytics, will have a significant impact on the sports industry in the coming years.

Organizations have been able to find patterns and insights that were previously unthinkable due to the incorporation of data science into the sports business. Data science techniques are now being used to assess large amounts of data to develop effective game plans and strategies. For instance, player performance, the weather, and other factors that affect sports statistics can be predicted using predictive modeling. Sports organizations are making more wise judgements to improve their position in their markets by utilizing data science.

It is hence understood that the need for qualified data science professionals in the sports sector is exponentially increasing. Therefore, now is the right time to upskill in Data Science.

Why and How is Data Science in Sports Useful?

Data Science is primarily used in the sports industry to evaluate insights. Below are some more details on this fact:

Informed decision-making

Data science in sports can be helpful for making crucial tactical decisions. For instance, former Chelsea Football Club manager Thomas Tuchel substituted Kepa Arrizabalaga very late in the game (2021 UEFA Champions League Final between Chelsea and Manchester City). He did so since he knew from the statistics that Kepa is the best at saving penalties.

Kepa successfully stopped two penalties as Chelsea prevailed in the penalty shootout, as expected. There are plenty of other such incredible instances, especially from the NBA.

The bottom line is, judgements supported by data both on and off the pitch tend to be stronger and more accurate.

Increased revenue

The sale of tickets is another area where sports teams use data science extensively to boost revenue. Effectively determining ticket prices is a crucial aspect of sales. Sporting organizations can establish the optimum value for their clients and the organization by analyzing data to gain a deeper understanding of key financial metrics.

Another instance is when data is analyzed to comprehend the trade-offs that spectators make between elements like seat position, food & beverage options, and additional club section options.

Data science in sports is also helpful for increasing sales of online sporting goods. In order to maximize revenue, sports teams analyze product data using methods including data collection, cleaning, and modification.

Better Training

Every successful game is the consequence of diligent coaching and rigorous practice. The emphasis on brains over labor in modern technologies, however, improves training. Data science and artificial intelligence are being applied in the sports industry to enhance coaching and training because it is a crucial technique. The sports industry as well as athlete performance-related training have undergone significant change.

Coaching also improves with analytics of players' performances, strengths, shortcomings, progress, and much more.

Reliable Team Analytics

The team's calculations are aided by data science. The game strategy, execution, what is beneficial exclusively to the team, the theory the team should employ, and other factors can all be predicted using team analytics. The performance of every team can be examined, and not just the player.

The outcome of a team's game can be predicted using the system. Additionally, the technology is making it simpler to assess a team's overall performance and each player's contribution to the game. If team analytics are correct, there is a higher chance to win the game.

Improved Playing Performance

Evaluating each player's performance or activity when they are actually playing on the field are challenging tasks, but with Data Science, the coaches/trainers get the ability to focus on minutest of the player's detail.

A player's performance improves using this technique regardless of the team. It is used to determine a player's strengths and weaknesses, such as their running or shooting speed. Then, using this knowledge, coaches can design practice regimens that concentrate on enhancing these particular regions.

The development of a player is also tracked throughout time. Coaches can determine if a player's performance is rising or falling by tracking their performance measures throughout several games or seasons. They can then modify their training program accordingly.

Source: Deloitte Insights

Injury Prevention

By examining an athlete's movement patterns and identifying any potential problems or imbalances, data science can also aid in the prevention of injuries. Data science, for instance, can examine a runner's gait to find any deviations that could cause an injury. Then, coaches and trainers can create training plans that address these problems and lower the chance of injury.

Additionally, it can be applied to enhance an athlete's recovery. Data science can offer insights into the most effective recovery procedures for the athlete by examining data such as the athlete's sleep patterns, heart rate variability, and stress levels. For instance, if the data reveals that the athlete's sleep is of poor quality, the coach might modify the training plan for the athlete to place a higher priority on rest and recuperation.
Live Sports experience
Many people take pleasure in viewing sporting events live or in person. Innovative technology has made it easier to watch live sports. However, data science and artificial intelligence are one step ahead of it and offer a number of benefits.

The data-driven technologies help to gather a variety of data from live sporting events, including venue data, tactical data, and environmental data. Venue data includes data points on stadium capacity, ticket sales, and merchandise sales, tactical data on player positions, passing patterns, and set piece strategies, and environmental data on temperature, humidity, wind speed, and other weather conditions that may affect player performance.

There are many more data points which are used to gain crucial insights by the sporting businesses.

Real Examples of Data Science Usage

Liverpool FC (Soccer/Football): Liverpool FC is a soccer club that uses machine learning algorithms to identify patterns in player movements, which they use to develop personalized training programs for each player. This helps optimize player performance and reduce the risk of injuries. Additionally, Liverpool FC uses data analysis to identify potential transfer targets and to analyze the performance of their opponents. They also use goal line technology.

During their 2019-2020 Premier League campaign they identified the most effective attacking patterns. With data they also optimized the positioning of their players on the field. This helped them score more goals and win more games, ultimately leading to their first Premier League title in 30 years.

Golden State Warriors: One notable example of how they have used data science was during their 2015-2016 NBA championship season, where they set the regular-season record for most wins (73-9) in NBA history.

During that season, the team used data science to analyze player performance and optimize their game strategy. They used machine learning algorithms to analyze data on player movements, shots, and other performance metrics to identify the most effective lineups and strategies for different opponents and situations.

Additionally, the team used data analysis to optimize player rest and recovery. They tracked player fatigue levels using wearable technology, which helped them optimize the number of minutes each player played and avoid overexertion.

Mercedes-AMG Petronas Formula One: This team is well known for its use of data science in Formula One racing. They use data to analyze every aspect of their cars and track performance, with the goal of improving their overall performance during races.

During the 2020 Austrian Grand Prix, the team faced a difficult decision when one of their drivers, Lewis Hamilton, received a time penalty for causing a collision with another driver due to which Hamilton had to serve a 5-second penalty during his pit stop, which put him at a significant disadvantage compared to his competitors.

To overcome this disadvantage, the team used data analysis to determine the optimal time to bring Hamilton in for his pit stop. They analyzed the data on Hamilton's lap times, tire wear, and fuel consumption, as well as data on his competitors' performance, to determine the best moment to make the pit stop.

Sports Analytics Jobs and Careers

The more data science rises in the sports industry the more there are job opportunities. This is a very wonderful opportunity for those who love sports and have a flair for data. These aspiring professionals can now build careers at the crossroads of sports and data science. For instance, a deep understanding of data science is necessary for positions like data analysis manager or football research analyst. To study data science in depth, join a professional data science course with an industry vetted comprehensive curriculum.

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Harnessing the Power of Data Science in Sports | HackerNoon

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Data Science and analytics in the sports market is expected to increase to $2.93 billion at a rate of 20.65%. According to a survey conducted by KPMG, 97% of sports professionals believe that technology, including data science and analytics, will have a significant impact on the sports industry in the coming years.

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Aluno: Francisco Salomon Maier

Este ano, o Rio Grande do Sul enfrentou enchentes que causaram graves consequências ao estado.

O artigo que apresento discute um sistema capaz de analisar dados meteorológicos em tempo real, permitindo a antecipação de desastres naturais.

Com o avanço da IA, já é possível processar esses dados de forma precisa, melhorando a previsão de eventos extremos, como tempestades, enchentes e secas prolongadas, e emitindo alertas antecipados.

A adoção de uma solução como essa poderia ser essencial para prevenir nosso estado de futuras catástrofes naturais, como a que ocorreu recentemente.

https://mundogeo.com/2024/08/21/como-usar-a-inteligencia-artificial-na-prevencao-de-desastres-naturais/

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Como usar a Inteligência Artificial na prevenção de desastres naturais? - MundoGEO

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Com o avanço das aplicações de IA, empresas como a Sauter oferecem soluções inovadoras para enfrentar os desafios das mudanças climáticas

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O aprendizado de máquina tem sido fundamental na identificação de exoplanetas potencialmente habitáveis, como destacado por astrônomos da Universidade de Toronto e da Universidade de Cornell. Essa técnica permite analisar a presença de água e outros elementos que indicam a possibilidade de vida em exoplanetas distantes. A inteligência artificial acelera a classificação de dados obtidos por telescópios e ajuda a identificar planetas com características promissoras, como água líquida.

Fonte: https://olhardigital.com.br/2022/03/21/ciencia-e-espaco/aprendizado-de-maquina-pode-ajudar-a-identificar-exoplanetas-potencialmente-habitaveis/

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Aprendizado de máquina pode ajudar a identificar exoplanetas potencialmente habitáveis

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Tão ou mais importante do que descobrir exoplanetas é examiná-los para identificar mundos potencialmente habitáveis

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O AI Lakehouse é uma versão aprimorada da arquitetura Lakehouse tradicional, projetada para suportar tanto a análise de dados quanto sistemas de IA. Para unir análises e IA, ele traz novas funcionalidades, como processamento de dados em tempo real, suporte nativo ao Python e monitoramento unificado. Essas melhorias são essenciais para lidar com aplicações modernas de IA, como o motor de recomendação do TikTok ou grandes modelos de linguagem (LLMs). Ao integrar pipelines de IA, mecanismos de consulta e uma melhor gestão de dados, o AI Lakehouse se torna a base para sistemas inteligentes de processamento em lote, em tempo real e baseados em LLMs.

Fonte: https://www.kdnuggets.com/2024/09/hopsworksai/introducing-the-ai-lakehouse

Artigo completo original: https://www.hopsworks.ai/post/the-ai-lakehouse?utm_source=promo&utm_medium=article&utm_campaign=kdnuggets

Nome: Jéfferson Tales Canalli

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Introducing the AI Lakehouse - KDnuggets

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In order for Lakehouse to become a unified data layer for both analytics and AI, it needs to be extended with new capabilities

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As tecnologias assistivas sempre foram importantes, como cadeiras de rodas e muletas. Agora, com a inteligência artificial (IA), temos a chance de fazer ainda mais, especialmente no cuidado com idosos. Imagine um app para smartphone que se conecta a um andador e ajuda a prever quedas antes que elas aconteçam. A IA poderia analisar o movimento e outros dados em tempo real para prevenir acidentes.

Esse foi o tema do meu trabalho de conclusão. Eu desenvolvi um app, mas a parte de prever quedas ainda ficou um pouco fraca, já que meu foco foi mais na teoria e na proposta de um modelo. Mas é um campo cheio de potencial, e com certeza veremos mais avanços por aí.

A notícia que trago destacou como a tecnologia está apoiando cuidadores familiares. Ele menciona que, enquanto a tecnologia já está mudando o cuidado de idosos, a colaboração de todos é essencial para garantir que essas inovações sejam acessíveis e eficazes. Aplicativos estão oferecendo suporte, como lembretes de medicação e orientações para reabilitação, ajudando a aliviar a carga dos cuidadores e melhorar a qualidade de vida deles e dos idosos que cuidam. É uma prova de como a tecnologia pode fazer uma diferença real no dia a dia das famílias.

Aluno: Jean Patrick Hartmann

https://pp.nexojornal.com.br/ponto-de-vista/2024/09/03/tecnologia-aliada-no-cuidado-ia-e-aplicativos-no-apoio-a-cuidadores-familiares

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Além de ser programador já trabalhei na indústria marítima como Oficial de Máquinas. Acredito que muitas das tarefas diárias começarão a ser auxiliadas por uma inteligência artificial, assim como está sendo feito no ramo da TI. Alguns desses auxílios seriam:

1. Navegação e otimização de rotas - A análise de rotas passadas e a situação atual do clima poderiam auxiliar a prever danos materiais com tempestades e gastos com combustível.

2. Otimização na manutenção de equipamentos - Será possível agendar as manutenções de acordo com a rotina de viagens da embarcação, assim como prever possíveis avarias dado a atividade do navio em caso de uso excessivo.

3. Serviço de praticagem - O atracamento do navio no porto (praticagem) seria auxiliado com a previsão da movimentação dos bancos de areia e correntes

Mesmo com toda essa evolução, o trabalho da tripulação dificilmente seria totalmente substituído por uma IA. A responsabilidade da função ultimamente deve ser do ser humano, e não há espaços para falhas e erros.

https://www.mitags.org/ai-impact-maritime-industry/

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Maritime Institute of Technology and Graduate Studies (MITAGS)

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How AI Is Changing the Maritime Industry - Maritime Institute of Technology and Graduate Studies (MITAGS)

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Like many sectors, the maritime industry is embracing modern technology to advance and streamline operations. Individuals working and studying in this field should understand how implementing new technology changes operations for better preparation and adoption. What Is AI and Machine Learning? Artificial Intelligence (AI) software solutions collect data and discover patterns. Information collection offers insights […]

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Centro de Excelência em Ciência de Dados Para Instituições Financeiras

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Centro de Excelência em Ciência de Dados Para Instituições Financeiras

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Setor Financeiro é um setor altamente crítico sobre diversos aspectos, tanto pelo volume grande de transações financeiras e por envolver diversos dados sigilosos de clientes. Pensando nesses e outros aspectos, o BC cria o Centro de Excelência de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (CdE IA), revelando a importância dessa onda crescente no setor financeiro.

A Ciência de Dados auxilia essas instituições a detectar fraudes, personalizar serviços, melhora de análise de crédito, etc. Um dos serviços beneficiados é o "Open Finance", como explica o diretor de Regulação do Banco Central (BC), Otávio Damaso, conferido no link abaixo:

https://finsidersbrasil.com.br/economia-open/dados-do-open-finance-com-ia-sao-o-casamento-perfeito-diz-diretor-do-bc/

A própria FEBRABAN, que é a Federação Brasileira de Bancos, em seu blog, corrobora com essa importância crescente da Ciência de Dados em suas rotinas para entender as dores do cliente, com um estudo realizado com os 50 maiores bancos do mundo, como conferido abaixo:

https://febrabantech.febraban.org.br/blog/setor-financeiro-amplia-uso-de-analise-de-dados

A RedHat, por outro lado, explica sobre a Inteligência Artificial dentro do setor bancário, expondo os desafios, melhorias e perspectivas do futuro para o seu uso, conferido no link abaixo:

https://www.redhat.com/pt-br/topics/ai/ai-in-banking

Esse artigo da RedHat é importante e traz pra gente um paralelo do uso da IA, frente as demais artigos apresentados aqui sobre Ciências de Dados. Podemos ver que esses dois assuntos caminham em paralelo e se complementam nesse ramo e se bem aplicados, auxiliam muito o dia-a-dia, trazendo inúmeros benefícios para s profissionais da área, da empresa e principalmente dos clientes.

A título de curiosidade e informação, para completar sobre a carreira de um Cientista de Dados em um banco, sugiro assistir o vídeo abaixo que destaca os papeis e desafios do profissional nesse setor.

https://www.youtube.com/watch?v=oFHVnUci98A

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BC cria Centro de Excelência em Ciência de Dados e Inteligência Artificial - Finsiders Brasil

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A criação do Cde IA reflete a importância crescente da IA no setor financeiro e a preocupação do regulador em compreender seu alcance

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Utilização da Ciência de dados na Amazon

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Utilização da Ciência de dados na Amazon

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Saber fazer uso dos dados de forma estratégica tornou-se necessidade nos dias atuais. Podemos citar a Amazon como grande referência na área da exploração da ciência de dados, que utiliza a mineração de dados desde a geração de recomendações personalizadas de ofertas para seus clientes em seu e-commerce até a otimização da logística para entrega mais eficiente das compras, garantindo vantagens estratégicas sobre as concorrentes e servindo de exemplo para o mundo todo.

Aluno: Geovane Jadiel Hartmann

https://www.k2m.com.br/blog/empresas-data-driven-amazon-grande-exemplo-uso-de-dados/

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Empresas Data Driven: por que a Amazon ainda é o grande exemplo de uso de dados?

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Saber usar os dados de maneira estratégica já foi uma vantagem competitiva nos negócios. Hoje, é uma necessidade para que as empresas sobrevivam.

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Uma pesquisa sobre análise de sentimentos em mídias sociais (A survey of sentiment analysis in social media) - Artigo de Pesquisa

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Uma pesquisa sobre análise de sentimentos em mídias sociais (A survey of sentiment analysis in social media) - Artigo de Pesquisa

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O artigo presente estuda e aborda quais os métodos ou técnicas que estão sendo utilizados(as) hoje para identificar sentimentos baseados em textos escritos por usuários em redes sociais. Ele também informa e explica os desafios enfrentados pela IA e Machine Learning para identificar sarcamos, ironias ou linguagem informal. Este assunto é de muita importância nos dias atuais pois pode contribuir significativamente para identificar pessoas com transtornos mentais, crises de ansiedade, depressão e ajudar organizações para encontrar novos meios de previnir o suicídio e contribuir significativamente e progressivamente para a saúde mental de centenas e milhares de pessoas ao redor do mundo.

Link: https://link.springer.com/article/10.1007/s10115-018-1236-4

Nome: Daniel Kessler

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Abstract

Sentiments or opinions from social media provide the most up-to-date and inclusive information, due to the proliferation of social media and the low barrier for posting the message. Despite the growing importance of sentiment analysis, this area lacks a concise and systematic arrangement of prior efforts. It is essential to: (1) analyze its progress over the years, (2) provide an overview of the main advances achieved so far, and (3) outline remaining limitations. Several essential aspects, therefore, are addressed within the scope of this survey. On the one hand, this paper focuses on presenting typical methods from three different perspectives (task-oriented, granularity-oriented, methodology-oriented) in the area of sentiment analysis. Specifically, a large quantity of techniques and methods are categorized and compared. On the other hand, different types of data and advanced tools for research are introduced, as well as their limitations. On the basis of these materials, the essential prospects lying ahead for sentiment analysis are identified and discussed.

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References

1. Alam F, Riccardi G (2014) Predicting personality traits using multimodal information. In: Proceedings of the 2014 ACM multi media on workshop on computational personality recognition, 2014. ACM, pp 15-18

2. Almatrafi O, Parack S, Chavan B (2015) Application of location-based sentiment analysis using Twitter for identifying trends towards Indian general elections 2014. In: Proceedings of the 9th international conference on ubiquitous information management and communication, 2015. ACM, p 41

3. Atassi H, Esposito A (2008) A speaker independent approach to the classification of emotional vocal expressions. In: 20th IEEE international conference on tools with artificial intelligence, 2008. ICTAI'08, 2008. IEEE, pp 147-152

4. Baltrušaitis T, Banda N, Robinson P (2013) Dimensional affect recognition using continuous conditional random fields. In: 10th IEEE international conference and workshops on automatic face and gesture recognition (FG), 2013. IEEE, pp 1-8

5. Baltrušaitis T, Robinson P, Morency LP (2012) 3D constrained local model for rigid and non-rigid facial tracking. In: 2012 IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR), 2012. IEEE, pp 2610-2617

6. Barbosa L, Feng J (2010) Robust sentiment detection on twitter from biased and noisy data. In: Proceedings of the 23rd international conference on computational linguistics: posters, 2010. Association for Computational Linguistics, pp 36-44

7. Benamara F, Chardon B, Mathieu YY, Popescu V (2011) Towards context-based subjectivity analysis. In: IJCNLP, 2011. pp 1180-1188

8. Bollen J, Pepe A, Mao H (2009) Modeling public mood and emotion: Twitter sentiment and socio-economic phenomena. arXiv preprint arXiv:09111583

9. Burton K, Java A, Soboroff I (2009) The ICWSM 2009 spinn3r dataset. In: Proceedings of the 3rd annual conference on weblogs and social media (ICWSM 2009), San Jose, CA, 2009

10. Burton K, Kasch N, Soboroff I (2011) The ICWSM 2011 spinn3r dataset. In: Proceedings of the 5th international conference on weblogs and social media (ICWSM 2011), Barcelona, Spain, 2011

11. Cambria E, Howard N, Hsu J, Hussain A (2013) Sentic blending: Scalable multimodal fusion for the continuous interpretation of semantics and sentics. In: 2013 IEEE symposium on computational intelligence for human-like intelligence (CIHLI), 2013. IEEE, pp 108-117

12. Cha M, Pérez J, Haddadi H (2009) Flash floods and ripples: The spread of media content through the blogosphere. In: ICWSM 2009: proceedings of the 3rd AAAI international conference on weblogs and social media, 2009

13. Chen YC, Cheng JY, Hsu HH (2016) A cluster-based opinion leader discovery in social network. In: 2016 conference on technologies and applications of artificial intelligence (TAAI), 2016. IEEE, pp 78-83

14. Choi Y, Breck E, Cardie C (2006) Joint extraction of entities and relations for opinion recognition. In: Proceedings of the 2006 conference on empirical methods in natural language processing, 2006. Association for Computational Linguistics, pp 431-439

15. Cohen I, Sebe N, Gozman F, Cirelo MC, Huang TS (2003) Learning Bayesian network classifiers for facial expression recognition both labeled and unlabeled data. In: 2003. Proceedings. 2003 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition, 2003. IEEE, pp I-I

16. Dahake PP, Shaw K, Malathi P (2016) Speaker dependent speech emotion recognition using MFCC and support vector machine. In: International conference on automatic control and dynamic optimization techniques (ICACDOT), 2016. IEEE, pp 1080-1084

17. Datcu D, Rothkrantz LJ (2014) Semantic audio-visual data fusion for automatic emotion recognition. Emotion Recogn Pattern Anal Approach 411-435

18. Douglas-Cowie E, Cowie R, Schröder M (2000) A new emotion database: considerations, sources and scope. In: ISCA tutorial and research workshop (ITRW) on speech and emotion, 2000

19. Douglas-Cowie E, Cowie R, Sneddon I, Cox C, Lowry O, Mcrorie M, Martin JC, Devillers L, Abrilian S, Batliner A (2007) The HUMAINE database: addressing the collection and annotation of naturalistic and induced emotional data. Affect Comput Intell Interact 488-500

20. Ertugrul AM, Onal I, Acarturk C (2017) Does the strength of sentiment matter? A regression based approach on turkish social media. In: International conference on applications of natural language to information systems, 2017. Springer, pp 149-155

21. Glodek M, Reuter S, Schels M, Dietmayer K, Schwenker F (2013) Kalman filter based classifier fusion for affective state recognition. In: International workshop on multiple classifier systems, 2013. Springer, pp 85-94

22. González-Ibánez R, Muresan S, Wacholder N (2011) Identifying sarcasm in Twitter: a closer look. In: Proceedings of the 49th annual meeting of the Association for Computational Linguistics: human language technologies: short papers, vol 2, 2011. Association for Computational Linguistics, pp 581-586

23. Guo H, Zhu H, Guo Z, Zhang X, Su Z (2010) OpinionIt: a text mining system for cross-lingual opinion analysis. In: Proceedings of the 19th ACM international conference on Information and knowledge management, 2010. ACM, pp 1199-1208

24. Hai Z, Chang K, Kim JJ (2011) Implicit feature identification via co-occurrence association rule mining. In: Computational linguistics and intelligent text processing. Springer, pp 393-404

25. Han J, Zhang Z, Ringeval F, Schuller B (2017) Prediction-based learning for continuous emotion recognition in speech. In: 42nd IEEE international conference on acoustics, speech, and signal processing, ICASSP 2017, 2017

26. Hu M, Liu B (2004) Mining and summarizing customer reviews. In: Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, 2004. ACM, pp 168-177

27. Hu M, Liu B (2004) Mining opinion features in customer reviews. In: AAAI, 2004, vol 4. pp 755-760

28. Huynh T, He Y, Rüger S (2015) Learning higher-level features with convolutional restricted Boltzmann machines for sentiment analysis. In: Advances in information retrieval. Springer, pp 447-452

29. Iosifidis V, Ntoutsi E (2017) Large scale sentiment learning with limited labels. In: Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, 2017. ACM, pp 1823-1832

30. Jo Y, Oh AH (2011) Aspect and sentiment unification model for online review analysis. In: Proceedings of the 4th ACM international conference on web search and data mining, 2011. ACM, pp 815-824

31. Katiyar A, Cardie C (2016) Investigating LSTMs for joint extraction of opinion entities and relations. In: ACL (1), 2016

32. Kim SM, Hovy E (2006) Extracting opinions, opinion holders, and topics expressed in online news media text. In: Proceedings of the workshop on sentiment and subjectivity in text, 2006. Association for Computational Linguistics, pp 1-8

33. Kramer AD (2010) An unobtrusive behavioral model of gross national happiness. In: Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems, 2010. ACM, pp 287-290

34. Liu B, Hu M, Cheng J (2005) Opinion observer: analyzing and comparing opinions on the web. In: Proceedings of the 14th international conference on World Wide Web, 2005. ACM, pp 342-351

35. Liu S, Zhu W, Xu N, Li F, Cheng XQ, Liu Y, Wang Y (2013) Co-training and visualizing sentiment evolvement for tweet events. In: Proceedings of the 22nd international conference on World Wide Web, 2013. ACM, pp 105-106

36. Liu Z, Dong X, Guan Y, Yang J (2013) Reserved self-training: a semi-supervised sentiment classification method for chinese microblogs. In: Proceedings of the 6th international joint conference on natural language processing 2013. pp 455-462

37. Lu B (2010) Identifying opinion holders and targets with dependency parser in Chinese news texts. In: Proceedings of the NAACL HLT 2010 student research workshop, 2010. Association for Computational Linguistics, pp 46-51

38. Lu Y, Tsaparas P, Ntoulas A, Polanyi L (2010) Exploiting social context for review quality prediction. In: Proceedings of the 19th international conference on World wide web, 2010. ACM, pp 691-700

39. Martin O, Kotsia I, Macq B, Pitas I (2006) The enterface'05 audio-visual emotion database. In: Proceedings. 22nd international conference on data engineering workshops, 2006, 2006. IEEE, pp 8-8

40. Morency LP, Mihalcea R, Doshi P (2011) Towards multimodal sentiment analysis: Harvesting opinions from the web. In: Proceedings of the 13th international conference on multimodal interfaces, 2011. ACM, pp 169-176

41. Morency LP, Whitehill J, Movellan J (2008) Generalized adaptive view-based appearance model: integrated framework for monocular head pose estimation. In: FG'08. 8th IEEE international conference on automatic face & gesture recognition, 2008, 2008. IEEE, pp 1-8

42. Nefian AV, Liang L, Pi X, Liu X, Murphy K (2002) Dynamic Bayesian networks for audio-visual speech recognition. EURASIP J Adv Signal Process 11:783042

Article MATH Google Scholar

43. Nickel K, Gehrig T, Stiefelhagen R, McDonough J (2005) A joint particle filter for audio-visual speaker tracking. In: Proceedings of the 7th international conference on multimodal interfaces, 2005. ACM, pp 61-68

44. Paltoglou G, Thelwall M, Buckely K (2010) Online textual communications annotated with grades of emotion strength. In: Proceedings of the 3rd international workshop of emotion: corpora for research on emotion and affect, 2010. pp 25-31

45. Pan SJ, Ni X, Sun JT, Yang Q, Chen Z (2010) Cross-domain sentiment classification via spectral feature alignment. In: Proceedings of the 19th international conference on World wide web, 2010. ACM, pp 751-760

46. Pang B, Lee L (2004) A sentimental education: Sentiment analysis using subjectivity summarization based on minimum cuts. In: Proceedings of the 42nd annual meeting on Association for Computational Linguistics, 2004. Association for Computational Linguistics, p 271

47. Pang B, Lee L (2005) Seeing stars: Exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales. In: Proceedings of the 43rd annual meeting on Association for Computational Linguistics, 2005. Association for Computational Linguistics, pp 115-124

48. Pang B, Lee L, Vaithyanathan S (2002) Thumbs up?: sentiment classification using machine learning techniques. In: Proceedings of the ACL-02 conference on empirical methods in natural language processing, vol 10, 2002. Association for Computational Linguistics, pp 79-86

49. Paul D, Li F, Teja MK, Yu X, Frost R (2017) Compass: Spatio Temporal Sentiment Analysis of US Election What Twitter Says! In: Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, 2017. ACM, pp 1585-1594

50. Phu VN, Tran VTN, Chau VTN, Dat ND, Duy KLD (2017) A decision tree using ID3 algorithm for English semantic analysis. Int J Speech Technol 1-21

51. Polpinij J, Ghose AK (2008) An ontology-based sentiment classification methodology for online consumer reviews. In: Proceedings of the 2008 IEEE/WIC/ACM international conference on web intelligence and intelligent agent technology, vol 01, 2008. IEEE Computer Society, pp 518-524

52. Popescu AM, Etzioni O (2007) Extracting product features and opinions from reviews. In: Natural language processing and text mining. Springer, pp 9-28

53. Poria S, Cambria E, Gelbukh A (2015) Deep convolutional neural network textual features and multiple kernel learning for utterance-level multimodal sentiment analysis. In: Proceedings of the 2015 conference on empirical methods in natural language processing, 2015. pp 2539-2544

54. Poria S, Chaturvedi I, Cambria E, Hussain A (2016) Convolutional MKL based multimodal emotion recognition and sentiment analysis. In: 2016 IEEE 16th international conference on data mining (ICDM), 2016. IEEE, pp 439-448

55. Pozzi FA, Maccagnola D, Fersini E, Messina E (2013) Enhance user-level sentiment analysis on microblogs with approval relations. In: Congress of the Italian Association for Artificial Intelligence, 2013. Springer, pp 133-144

56. Qu L, Ifrim G, Weikum G (2010) The bag-of-opinions method for review rating prediction from sparse text patterns. In: Proceedings of the 23rd international conference on computational linguistics, 2010. Association for Computational Linguistics, pp 913-921

57. Riaz S, Fatima M, Kamran M, Nisar MW (2017) Opinion mining on large scale data using sentiment analysis and k-means clustering. Cluster Computing:1-16

58. Ruppenhofer J, Somasundaran S, Wiebe J (2008) Finding the sources and targets of subjective expressions. In: LREC, 2008

59. Saif H, Fernandez M, He Y, Alani H (2013) Evaluation datasets for Twitter sentiment analysis: a survey and a new dataset, the STS-Gold

60. Sarkar C, Bhatia S, Agarwal A, Li J (2014) Feature analysis for computational personality recognition using youtube personality data set. In: Proceedings of the 2014 ACM multi media on workshop on computational personality recognition, 2014. ACM, pp 11-14

61. Su F, Markert K (2008) From words to senses: a case study of subjectivity recognition. In: Proceedings of the 22nd international conference on computational linguistics, vol 1, 2008. Association for Computational Linguistics, pp 825-832

62. Suresh H (2016) An unsupervised fuzzy clustering method for twitter sentiment analysis. In: International conference on computation system and information technology for sustainable solutions (CSITSS), 2016. IEEE, pp 80-85

63. Tan C, Lee L, Tang J, Jiang L, Zhou M, Li P (2011) User-level sentiment analysis incorporating social networks. In: Proceedings of the 17th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, 2011. ACM, pp 1397-1405

64. Tang D, Wei F, Qin B, Liu T, Zhou M (2014) Coooolll: a deep learning system for twitter sentiment classification. In: SemEval@ COLING, 2014. pp 208-212

65. Tellez ES, Miranda-Jiménez S, Graff M, Moctezuma D, Suárez RR, Siordia OS (2017) A simple approach to multilingual polarity classification in twitter. Pattern Recogn Lett

66. Trigeorgis G, Ringeval F, Brueckner R, Marchi E, Nicolaou MA, Schuller B, Zafeiriou S (2016) Adieu features? End-to-end speech emotion recognition using a deep convolutional recurrent network. In: Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2016 IEEE International Conference on, 2016. IEEE, pp 5200-5204

67. Tsur O, Davidov D, Rappoport A (2010) ICWSM-a great catchy name: semi-supervised recognition of sarcastic sentences in online product reviews. In: ICWSM, 2010

68. Tsytsarau M, Palpanas T (2012) Survey on mining subjective data on the web. Data Min Knowl Disc 24(3):478-514

Article MATH Google Scholar

69. Turney PD (2002) Thumbs up or thumbs down?: semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews. In: Proceedings of the 40th annual meeting on association for computational linguistics, 2002. Association for Computational Linguistics, pp 417-424

70. Valstar MF, Sánchez-Lozano E, Cohn JF, Jeni LA, Girard JM, Zhang Z, Yin L, Pantic M (2017) FERA 2017-addressing head pose in the third facial expression recognition and analysis challenge. arXiv preprint arXiv:170204174

71. Velikovich L, Blair-Goldensohn S, Hannan K, McDonald R (2010) The viability of web-derived polarity lexicons. In: Human language technologies: the 2010 annual conference of the North American chapter of the Association for Computational Linguistics, 2010. Association for Computational Linguistics, pp 777-785

72. Wan X (2008) Using bilingual knowledge and ensemble techniques for unsupervised Chinese sentiment analysis. In: Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing, 2008. Association for Computational Linguistics, pp 553-561

73. Wan X (2009) Co-training for cross-lingual sentiment classification. In: Proceedings of the joint conference of the 47th annual meeting of the ACL and the 4th international joint conference on natural language processing of the AFNLP: vol 1-vol 1, 2009. Association for Computational Linguistics, pp 235-243

74. Wiebe J, Riloff E (2005) Creating subjective and objective sentence classifiers from unannotated texts. In: Computational linguistics and intelligent text processing. Springer, pp 486-497

75. Wiegand M, Balahur A, Roth B, Klakow D, Montoyo A (2010)A survey on the role of negation in sentiment analysis. In: Proceedings of the workshop on negation and speculation in natural language processing, 2010. Association for Computational Linguistics, pp 60-68

76. Wiegand M, Klakow D (2010) Convolution kernels for opinion holder extraction. In: Human language technologies: the 2010 annual conference of the North American chapter of the Association for Computational Linguistics, 2010. Association for Computational Linguistics, pp 795-803

77. Wilson TA (2008) Fine-grained subjectivity and sentiment analysis: recognizing the intensity, polarity, and attitudes of private states. ProQuest

78. Wu F, Zhang J, Yuan Z, Wu S, Huang Y, Yan J (2017) Sentence-level sentiment classification with weak supervision. In: Proceedings of the 40th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval, 2017. ACM, pp 973-976

79. Xiang B, Zhou L (2014) Improving twitter sentiment analysis with topic-based mixture modeling and semi-supervised training. In: Proceedings of the 52nd annual meeting of the Association for Computational Linguistics, vol 2, short papers, 2014. pp 434-439

80. Yamasaki T, Fukushima Y, Furuta R, Sun L, Aizawa K, Bollegala D (2015) Prediction of user ratings of oral presentations using label relations. In: Proceedings of the 1st international workshop on affect and sentiment in multimedia, 2015. ACM, pp 33-38

81. Zhao J, Lan M, Zhu T (2014) ECNU: expression-and message-level sentiment orientation classification in twitter using multiple effective features. In: SemEval@ COLING, 2014. pp 259-264

82. Zhao K, Cong G, Yuan Q, Zhu KQ (2015) SAR: a sentiment-aspect-region model for user preference analysis in geo-tagged reviews. In: 2015 IEEE 31st international conference on data engineering (ICDE), 2015. IEEE, pp 675-686

83. Zhu J, Wang H, Tsou BK, Zhu M (2009) Multi-aspect opinion polling from textual reviews. In: Proceedings of the 18th ACM conference on information and knowledge management, 2009. ACM, pp 1799-1802

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Acknowledgments

This research has been supported by Australian Research Council Discovery Project (Grant NO. DP160104075), the Fundamental Research Funds for the Central Universities (Grant NO. 2412017QD028), China Postdoctoral Science Foundation (Grant No. 2017M621192), the Scientific and Technological Development Program of Jilin Province (Grant No. 20180520022JH). Besides, Dr. Lin YUE has been awarded a scholarship under the State Scholarship Fund to finish this research at the University of Queensland; this work also has been awarded by China Scholarship Council (CSC). We feel grateful to Prof. Xiaofang Zhou at the University of Queensland and Prof. Ivor Tsang at University of Technology Sydney, who once offered us valuable suggestions during the study period. Our sincere thanks are also given to the anonymous reviewers, from whose comments we have benefited greatly.

Author information

Authors and Affiliations

1. School of Information Science and Technology, Northeast Normal University, Changchun, China

Lin Yue & Minghao Yin

2. Key Laboratory of Applied Statistics of MOE, Northeast Normal University, Changchun, China

Lin Yue & Minghao Yin

3. School of Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland, Brisbane, Australia

Lin Yue, Weitong Chen & Xue Li

4. College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China

Xue Li

5. Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun, China

Lin Yue, Wanli Zuo & Minghao Yin

Corresponding authors

Correspondence to Weitong Chen or Minghao Yin.

About this article

Cite this article

Yue, L., Chen, W., Li, X. et al. A survey of sentiment analysis in social media. Knowl Inf Syst 60, 617-663 (2019). https://doi.org/10.1007/s10115-018-1236-4
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A survey of sentiment analysis in social media - Knowledge and Information Systems

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Sentiments or opinions from social media provide the most up-to-date and inclusive information, due to the proliferation of social media and the low barrier for posting the message. Despite the growing importance of sentiment analysis, this area lacks a concise and systematic arrangement of prior efforts.

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Como inúmeras outras áreas, a educação é um campo que abre diversas oportunidades para estudos que visam trazer um impacto positivo através de Big Data e ciência de dados.

Podemos citar o exemplo da Christopher House, que é uma instituição sem fins lucrativos sediada em Chicago - US.

Essa instituição adota uma abordagem orientada por dados para melhorar o desempenho acadêmico de alunos de baixa renda.

Sob a liderança de Lori Baas, a organização implementou ferramentas de ciência de dados para avaliar e aperfeiçoar seus programas, além de comparar seus resultados com outras organizações da cidade. Um software centralizado facilita a coleta e análise de dados por toda a equipe, incentivando discussões sobre os resultados.

A colaboração de dados entre seis instituições, conhecida como Chicago Benchmarking Collaborative (CBC), ampliou a capacidade de comparação e compartilhamento de boas práticas, resultando em melhorias significativas nos resultados de 73% das organizações.

Eduardo Cassânego

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Big Data refere-se geralmente a uma gigantesca quantidade de dados, gerados em uma velocidade vertiginosa, de diferentes origens e formatos (estruturados ou não). Mas se há tanto tempo temos essa grande quantidade de dados, por que estamos ouvindo mais sobre Big Data recentemente?

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Fórmula 1 utiliza Ciência de Dados, IA e Cloud para conhecer e melhorar a experiência dos fãs

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Fórmula 1 utiliza Ciência de Dados, IA e Cloud para conhecer e melhorar a experiência dos fãs

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A F1 utiliza o CRM da Salesforce, IA e dados conectados para personalizar a experiência dos fãs, considerando preferências individuais e localizações. Com essas ferramentas (Data Cloud, IA - Ciência de Dados), a F1 aumenta a base de fãs e cria interações únicas e produtivas. Assim, promovendo o crescimento global do esporte.

https://www.salesforce.com/br/campaign/formula1/

The Amazing Role Of Data, AI And Cloud In Formula 1:

https://www.youtube.com/watch?v=BgBlZfZ66kA

Nome: Diego da Silva Carvalho

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Salesforce e F1 estabelecem uma parceria global

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Descrição: descubra como a F1 usa toda a potência da Salesforce para alegrar sua torcida no mundo todo e proporcionar momentos conectados que impressionam os fãs.

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Nos últimos anos, houve uma crescente uso de pagamentos eletrônicos. No entanto, esse crescimento exponencial também trouxe consigo uma crescente vulnerabilidade à fraude, aproveitada por criminosos digitais. Nesse contexto, abordaremos como a inteligência artificial é um divisor de águas para a detecção de fraudes. A inteligência artificial é muito adequada a esses casos de uso e garante uma escalabilidade que o esforço humano não consegue proporcionar. Em particular, entre os macroprocessos de gerenciamento de fraudes, a detecção de fraude é o campo onde a IA brilha e fornece as vantagens mais significativas.

Para combater essa ameaça em constante evolução, os bancos estão recorrendo a tecnologias modernas na nuvem, especificamente usando aprendizado de máquina para complementar o mecanismo de regras e melhorar e fortalecer suas capacidades de detecção de fraudes.

Fraudes de tomadas de contas (ATOs) no setor bancário referem-se a um tipo de crime cibernético onde fraudadores ganham acesso não autorizado à conta de um cliente. Os criminosos utilizam credenciais de login roubadas ou exploram vulnerabilidades de segurança. Uma vez dentro da conta, eles podem manipular fundos, fazer transações não autorizadas e acessar informações sensíveis.

Fontes:

https://bipbrasil.com.br/inteligencia-artificial-divisor-de-aguas-para-a-deteccao-de-fraudes/

https://dnxbrasil.com/deteccao-de-fraudes-bancarias-com-machine-learning-e-analise-em-tempo-real-na-aws/

Nome: André Luis da Silveira

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Detecção de Fraudes Bancárias com Machine Learning e Análise em Tempo Real na AWS - DNX Brasil

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O setor de finanças enfrenta uma batalha constante contra fraudes financeiras. Com o aumento das transações online, mobile banking e

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Técnicas de análise preditiva consistem em modelos de classificação e regressão. Modelos de classificação categorizam dados, como prever quais clientes responderão a e-mails de marketing. Modelos de regressão estimam dados contínuos, como prever a receita de um cliente ao longo do tempo.

Três técnicas principais são usadas:

1. Análise de Regressão: Estima relações entre variáveis, útil para dados contínuos e identificar como variáveis independentes afetam outra, como preço influenciando vendas.

2. Árvores de Decisão: Classificam dados em categorias com base em variáveis, ajudando a entender decisões. São simples de interpretar e funcionam com dados faltantes.

3. Redes Neurais: Usadas para modelar relações complexas e não lineares, ideais para padrões complexos, validando resultados de árvores de decisão e regressão.

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Uma empresa que atua no desenvolvimento de soluções em encapsulamento de semicondutores como DRAM, eMCP, eMMC e iMCP, aplica ciência de dados para monitorar e analisar dados críticos provenientes de sensores ao longo de diversas etapas do processo de fabricação. Esses sensores coletam informações essenciais que garantem a qualidade, eficiência e predição de falhas nos equipamentos, permitindo o gerenciamento proativo de paradas e a manutenção preventiva das máquinas.

Monitoramento de Sinais Vitais no Processo de Produção:

Durante a linha de produção, são utilizados sensores para monitorar diversos sinais vitais fundamentais para o sucesso do encapsulamento de semicondutores. Entre esses sinais monitorados, destacam-se:

Temperatura de Linhas de Água

Detector de Partículas do Ar

pH da Água

Pressão em Linhas de O2

Vibração de Máquinas

Medição Eletrostática

Aplicações da Ciência de Dados:

A ciência de dados desempenha um papel fundamental no encapsulamento de semicondutores, transformando os dados brutos coletados pelos sensores em insights valiosos e acionáveis. As principais aplicações são:

1. Prevenção de Falhas:

Com a aplicação de algoritmos de machine learning e modelos preditivos, é possível identificar padrões que indicam potenciais falhas nos equipamentos antes que elas ocorram. Um exemplo é a contaminação do ar, que pode obstruir equipamentos de solda de fios de ouro, ocasionando a parada da produção e colocando em risco o funcionamento dos produtos. Esse sistema de manutenção preditiva evita paradas inesperadas, economiza recursos e aumenta a eficiência geral da linha de produção.

2. Otimização do Processo de Produção:

A análise de dados permite ajustar os parâmetros de produção, como temperatura, pressão e umidade, em tempo real. Isso resulta em maior eficiência e menor desperdício de materiais, além de garantir que cada lote de semicondutores atenda aos padrões de qualidade exigidos.

3. Detecção de Anomalias:

Técnicas avançadas de detecção de anomalias são aplicadas para identificar eventos fora do comum, como variações súbitas de temperatura, pressão ou vibração. Isso possibilita a intervenção imediata da equipe de produção, minimizando impactos e evitando a produção de lotes defeituosos.

4. Análise de Qualidade em Tempo Real:

A utilização de dashboards de visualização permite monitorar em tempo real a qualidade de cada lote durante o encapsulamento. Isso facilita ajustes instantâneos nos processos, garantindo que os produtos finais atendam aos níveis de qualidade esperados pelos clientes.

Benefícios da Ciência de Dados no Processo de Encapsulamento:

Aumento da Eficiência: A otimização dos processos com base em dados permite o uso mais eficaz dos recursos e maximiza o rendimento da produção.

Redução de Defeitos: A detecção precoce de falhas e anomalias minimiza a produção de lotes defeituosos, garantindo a entrega de produtos de alta qualidade.

Inovação Contínua: Os dados coletados ao longo do processo permitem melhorias contínuas no design de novos semicondutores e processos de encapsulamento.

Manutenção Preditiva: A manutenção preditiva evita falhas catastróficas e permite melhor planejamento, reduzindo o tempo de inatividade e os custos associados.

O uso da ciência de dados no monitoramento e análise de dados críticos durante o encapsulamento de semicondutores representa um avanço significativo na indústria. A aplicação de sensores para medir parâmetros essenciais como temperatura, vibração e pressão, aliada ao uso de algoritmos de machine learning e análises preditivas, permite à empresa produzir seus produtos com maior eficiência e qualidade, garantindo inovação contínua e otimização dos processos.

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I4.0 Pilot Project on a Semiconductor Industry: Implementation and Lessons Learned

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Industry 4.0 considers the combinations of Internet of Things, computing and communication infrastructure, sensors, and artificial intelligence (AI) to provide predictive maintenance and process optimization. These benefits are very relevant to the semiconductor industry, where high reliability and low operating costs are critical for a business’ success. Analyzing the state-of-the-art of the projects that present the implementation of the fourth industrial revolution in semiconductor companies, we noticed mainly two branches of initiatives: (i) articles that explain the final achievements, not detailing how they were assembled and structured; (ii) articles that detail a part of the industry ecosystem, for example, approaching only the communication system or AI algorithms. In this context, this article proposes an I4.0 Pilot as a compilation of lessons learned during an end-to-end development of a reference design applied to a semiconductor packaging and test company. We explore the requirements of clean rooms and information related to sensors and data acquisition boards, in addition to performance details and configurations pertaining to visualization tools and warning notifications. The main contribution appears in presenting the advantages of adopting flexible decisions in the pilot to enable the best characteristics for a final expandable solution. Our final idea is to emphasize the importance of having a pilot project without significant expenses, presenting the reader with the acquired knowledge, and how they can benefit from it.

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Monitoramento de Queimadas com Imagens de Satélite e IA

Renata Barros da Silva

O uso de Imagens de Satélite combinadas com Inteligência Artificial (IA) pode ajudar no monitoramento de queimadas na Amazônia. Essa abordagem utiliza algoritmos de IA para analisar imagens de satélite e identificar áreas afetadas por incêndios.

Como Funciona:

Imagens de Satélite: São coletadas imagens da região afetada.

Análise com IA: Algoritmos de IA detectam sinais de queimadas nas imagens.

Alertas Rápidos: Autoridades recebem alertas sobre áreas em risco de incêndio.

Essa técnica permite uma detecção mais rápida e precisa de queimadas, ajudando na resposta imediata e na proteção das florestas.

Links:

https://g1.globo.com/ro/rondonia/natureza/amazonia/noticia/2024/01/18/chatbot-inteligencia-artificial-sera-usada-para-monitorar-queimadas-na-amazonia.ghtml

https://ipam.org.br/cartilhas-ipam/tudo-o-que-voce-queria-saber-sobre-fogo-na-amazonia-mas-nao-sabia-para-quem-perguntar/

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Máquinas e equipamentos em linhas de produção são cruciais para o funcionamento contínuo de fábricas e indústrias. Paradas não planejadas podem causar grandes prejuízos financeiros. A manutenção preditiva usa ciência de dados para prever falhas em máquinas antes que ocorram, permitindo reparos preventivos e evitando paradas inesperadas.

A GE Aviation usa manutenção preditiva para monitorar turbinas de aviões. Sensores nas turbinas coletam dados de voo e, com a ajuda de algoritmos de ciência de dados, a GE consegue prever problemas mecânicos antes de causarem falhas, reduzindo custos de manutenção e melhorando a segurança.

Nome: Marco Antonio Cabral dos Santos Junior

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COMPRACO - Atualizações, Notícias, Indústria e Tecnologia

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Manutenção Preditiva em Aviação com Inteligência Artificial pela GE

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A indústria da aviação é um setor crítico que requer manutenção rigorosa e confiável para garantir a segurança dos passageiros e a eficiência operacional. Nesse contexto, a General Electric (GE) tem se destacado ao utilizar tecnologias avançadas de Inteligência Artificial (IA) para aprimorar a manutenção preditiva de m

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Machine Learning e Visão Computacional na Agricultura

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Machine Learning e Visão Computacional na Agricultura

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A Empresa John Deere, lançou em 2023 um equipamento de pulverização com 36 cameras de alta resolução integradas às barras de pulverização. Essa nova tecnologia foi chamada de See & Spray, pois através das cameras, e de um processamento embarcado de visão computacional e machine learning, é capaz de identificar ervas daninhas diferentes da plantação e aplicar herbicida somente onde é necessário, com tempo de resposta menor que 200ms. Reduzindo assim o consumo de pesticidades em até 77% perante os métodos normais de pulverização, e consequentemente reduzindo custo de operação, impacto ambiental e melhorando qualidade do alimento produzido.

Enquanto faz a aplicação, o sistema coleta dados temporais e de geolocalização, para futuras analises pelo proprietario da fazenda, permitindo identificar locais com maior presença de ervas daninhas e tomar ações preventivas direcionadas através dos dados.

Esse é um exemplo onde a ciência de dados, e computação embarcada em tempo real permite novos casos de uso de tecnologia em novos setores.

A coleta de dados tambem retroalimenta o modelo de ML, fazendo com que a precisão das proximas aplicações melhorem cada vez mais.

Ass: Alex Pertille

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Can See & Spray Select be the input cost solution for your summer fallow operation?

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The John Deere See & Spray offers a huge benefit - in our field demos, it showed a minimum of 77% herbicide savings.

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Redução de inatividade com ciência de dados - Caso Caterpillar

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Redução de inatividade com ciência de dados - Caso Caterpillar

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A Caterpillar, líder em equipamentos de construção e mineração, está revolucionando a agricultura através da ciência de dados. Ao analisar dados de maquinário pesado, a empresa identifica proativamente necessidades de manutenção, evitando paradas inesperadas que podem prejudicar as safras.

Agricultores que adotaram essa solução inovadora experimentaram uma redução de 30% no tempo de inatividade dos equipamentos, 15% menos em custos de manutenção e 10% mais eficiência operacional. A manutenção preditiva permite agir antes que problemas graves ocorram, otimizando a vida útil dos maquinários e garantindo maior produtividade.

Como resultado, a Caterpillar observou um aumento de 20% no valor de revenda de seus equipamentos, demonstrando que a manutenção preventiva não apenas reduz custos, mas também aumenta o valor dos maquinários ao longo do tempo.

Nome: Diego Francio

Links relacionados:

https://www.caterpillar.com/en/news/caterpillarNews/2022/ar-big-data.html

https://www.caterpillar.com/en/news/caterpillarNews/2024/future-of-ai-at-caterpillar.html

https://meconstructionnews.com/8032/caterpillar-launches-data-division-to-help-reduce-machine-downtime

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Aplicação: Prevenção de Fraudes Financeiras com Ciência de Dados

A ciência de dados desempenha um papel crucial na prevenção de fraudes financeiras em bancos e outras instituições financeiras. Utilizando técnicas de machine learning, essas organizações conseguem analisar grandes volumes de transações em tempo real, identificando padrões comportamentais suspeitos e detectando anomalias que podem indicar atividades fraudulentas. Os algoritmos são treinados com dados históricos de transações legítimas e fraudulentas, permitindo que eles aprendam a diferenciar atividades normais de comportamentos potencialmente maliciosos.

Por exemplo, se uma conta apresenta compras fora do padrão usual ou transações em locais inesperados, o sistema de prevenção de fraudes pode sinalizar automaticamente a transação e tomar medidas preventivas, como solicitar confirmação do cliente ou bloquear temporariamente a conta. Além disso, a ciência de dados permite uma análise mais granular, identificando fraudes complexas, como esquemas de lavagem de dinheiro ou acessos não autorizados, que seriam difíceis de detectar por métodos tradicionais.

Exemplos:

O Bank of America usa algoritmos de aprendizado de máquina para monitorar transações dos clientes e identificar padrões de comportamento que possam indicar fraude. O sistema detecta variações como transações de alto valor em países estrangeiros ou várias pequenas transações em curto prazo, permitindo que o banco reaja rapidamente para minimizar perdas financeiras.

Já a American Express analisa milhões de transações por segundo com algoritmos de machine learning, identificando comportamentos suspeitos, como várias transações de alto valor em sequência. Eles também utilizam modelos de aprendizado não supervisionado para detectar novos padrões de fraude, mantendo-se à frente de métodos fraudulentos em constante evolução.

Links:

· Financial Fraud Detection Using ML and Measures to Prevent It: https://binariks.com/blog/financial-fraud-detection-machine-learning/

· How it works: Visa’s artificial intelligence (A.I.) for payment authorization and fraud detection: https://www.youtube.com/watch?v=96k0sncyoXA

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Dados e inteligência artificial revolucionam medicina

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Dados e inteligência artificial revolucionam medicina

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A matéria destaca a utilização da ciência de dados na medicina de precisão, que combina a utilização de dados genéticos, estilo de vida e inteligência artificial para personalização de tratamentos e prevenção de doenças. O Hospital Einstein, pioneiro nessa abordagem, e já aplica essas técnicas em várias especialidades, como oncologia e cardiologia.

Fonte: https://www.estadao.com.br/saude/dados-e-inteligencia-artificial-revolucionam-medicina/

Nome: Guilherme Nardini

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Por Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein e Estadão Blue Studio31/08/2023 | 19h00

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Dados e inteligência artificial revolucionam medicina

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Ao personalizar diagnósticos e terapias, medicina de precisão potencializa tratamentos e permite reavaliar respostas a doenças

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Atualmente, um dos grandes desafios dentro de empresas e organizações, além de produção, colaboradores, obrigatoriedades, é a detecção de fraudes e a evasão fiscal. Uma pequena porcentagem dessas atividades pode representar perdas de grande valor significativo para as instituições.

Com isso, um grupo de pesquisadores desenvolveu uma ferramenta de análise para buscar dados com indicadores de fraude fiscal atingindo resultados significativos e importantes para as organizações.

Link de acesso a matéria completa sobre o tema abordado, tópico 2.

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Aplicação: Ciência de Dados na Indústria Automotiva.

Hoje em dia, a ciência de dados é super importante na indústria automotiva e pode ser usada de várias maneiras. Ela ajuda na manutenção preditiva, que permite aos consumidores evitar problemas antes que eles aconteçam, e também na previsão de demanda, ajudando as montadoras a desenvolver novos modelos de acordo com o que o mercado precisa.

Para a manutenção preditiva, a ciência de dados analisa os dados coletados pelos sensores dos veículos, que monitoram coisas como temperatura e vibração em tempo real. O objetivo é identificar possíveis falhas antes que elas aconteçam, o que ajuda a reduzir custos com reparos, aumenta a segurança e evita paradas inesperadas.

Já na previsão de demanda, as montadoras usam algoritmos preditivos para olhar para vendas passadas e tendências do mercado. Isso ajuda a ajustar a produção e otimizar o estoque, garantindo que os novos modelos estejam disponíveis conforme a demanda, evitando tanto excesso quanto falta de produtos.

Links:

Vídeo sobre utilização de I.A na industria automotiva:

https://www.youtube.com/live/09SzTKixJew?si=JBLJN2RH92skfCm6

How Predictive Maintenance Changes the Automotive Industry:

https://grapeup.com/blog/how-predictive-maintenance-changes-the-automotive-industry/#

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Aplicação: Predição de Demanda em Varejo

Descrição: Grandes redes de varejo como supermercados utilizam algoritmos de predição de demanda para otimizar seus estoques. Com base em históricos de vendas, sazonalidade e outros fatores, esses sistemas preveem a quantidade ideal de produtos que devem ser comprados e estocados para atender a demanda futura. Isso ajuda a reduzir desperdícios e evitar faltas de produtos, resultando em uma operação mais eficiente e rentável.

Contribuição: Melhoria da cadeia de suprimentos, redução de desperdícios e aumento da eficiência de estoque.

Links:

Vídeo sobre predição de demanda no varejo: https://www.youtube.com/watch?v=aJJeNYf1wMg

Artigo científico sobre algoritmos de predição de demanda: https://www.springer.com/gp/book/9783030562384

Um exemplo de aplicação real é o sistema RELEX Solutions, que utiliza inteligência artificial para otimizar estoques e prever a demanda de produtos em grandes varejistas.

Você pode encontrar mais informações sobre o sistema no site oficial: https://www.relexsolutions.com

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O reconhecimento por imagem ou visão computacional é um recurso baseado em inteligência artificial (AI) que permite distinguir objetos, plantas e até mesmo pessoas.

Existem várias aplicações que fazem uso desse tecurso. Uma delas é o Google Lens que é uma ferramenta que oferece um buscador com o recurso de reconhecimento por imagem.

Neste link temos um resumo sobre as funcionalidades disponibilizadas pela ferramenta.

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Como o Coursera abordou o problema de categorizar seus cursos de forma relevante, concisa e que refletisse a realidade, substituindo classificaçoes manuais que tendiam a ser arbitrárias, vagas, confusas, conflitantes ou demasiadamente restritivas.

Partindo da suposiçao que usuários tendem a fazer cursos co-relatos (i.e. dentro de uma mesma área) eles optaram por um algoritmo estocástico chamado t-SNE. Esse agrupamento permitiu vizualizar distribuiçoes interessantes, agrupadas por cursos que compartilhavam mais alunos e que tinham mais similaridade, levando a categorias e sub-categorias relevantes e que refletem melhor a realidade.

Como curiosidade, isso funcionou melhor para os cursos em inglês, pois a menor oferta de cursos em outras línguas quebra a suposiçao original ao reduzir a amostragem por assunto e tende a formar agrupamentos por língua.

Tiago S. Daitx

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1. Data Science

2. How Coursera uses Data Visualization and Clustering to Categorize C...

Introduction

Coursera is one of the biggest educational platforms in the world. Launched in 2012 by Andrew Ng, the content on Coursera has increased multi-fold since. In fact, Andrew Ng's Introduction to Machine Learning course has spawned thousands of careers in data science.

But with increased content comes the challenge of defining which category each course belongs to. This is such a critical aspect of a platform that serves up pinpoint recommendations to its users.

Courses on Coursera cover topics ranging from photography to probabilistic graphical models to constitutional struggles in the Muslim world. This diversity makes them hard to categorize. A couple of years ago, we overhauled our course categories and implemented a new categorization system we call domains and subdomains. This article covers how we defined and implemented that new system.

Table of Contents

The Previous Course Categories

t-SNE to the Rescue

The General Structure of Coursera's Content

The Previous Course Categories

Coursera's original categorization scheme dated back to our founding in 2012, and was heavily influenced by the content available at the time. For example, we had five categories of computer science subfields, but only one category for all of the humanities. The categories were also manually and arbitrarily defined, resulting in redundancies (e.g., "Food and Nutrition" being nearly a subset of "Health and Society") and vagueness (e.g., "Information, Tech & Design").

Critically, the original categorization scheme was not meeting our need of effectively matching learner to content. For example, the "Medicine" category attracted two distinct groups of learners - because it contained two distinct groups of courses. The first were courses that appealed to healthcare practitioners (e.g., on clinical kidney transplantation or biocontainment for infectious diseases). The second were courses on public health issues that appealed to non-practitioners.

As our catalog expands to thousands of courses, we need a principled organization technique. We want categories that help the learner find the best content for them. This translates to the following criteria:

1. Simple (as few categories as possible)

2. Minimally redundant (as mutually exclusive as possible)

t-SNE to the Rescue

Rather than re-coding by hand, or replicating traditional university departments, we took a data-driven approach.

We sought to group our courses so that someone interested in one course in that group, say, playing the guitar, might also be interested in other courses in that group, say, songwriting or jazz improvisation. The algorithm known as t-distributed stochastic neighbor embedding ( t-SNE) satisfies this requirement.

t-SNE identifies an arrangement of courses such that courses sharing common learners are close and courses that do not share common learners are far apart. For example, Complex Analysis and Galois Theory are close together since many learners take both, while Taking Care of Horses and General Relativity are farther apart as the two courses do not share many learners.

We utilized the t-SNE algorithm on courses in 2015 to produce the scatter plot output shown below. Each dot represents a single course. We then grouped these courses into categories by clustering (represented by the coloring).

The General Structure of Coursera's Content

Looking at Figures 1 and 2, the first thing we see is that courses are organized in a globally consistent way: humanities, social sciences, and business courses are in the top right half of the plot, while natural sciences, engineering, and computational sciences courses fall in the bottom left half.

Digging in to a more granular level reveals additional nuance:

Courses on business and finance are clustered together on the right

Courses about the natural sciences (physics, chemistry, and biology) are on the left

Courses on the computational sciences (math, cs, and statistics) are at the bottom

Courses on the social sciences and humanities are at the top

Dissecting each of these large regions further, we see that even within each grouping, courses are arranged logically. For example, courses in natural history span a continuum roughly from the biological sciences to the physical sciences. Similarly, courses in humanities and social science range roughly from music to the visual arts, humanities, and social sciences, and then practical business.

Even at the level of individual courses, t-SNE captures the interdisciplinary nature of courses. Courses in business law, for example, fall on the boundary between business and law, and courses on quantitative methods for the social sciences fall between math and the social sciences.

Returning to the set of courses previously categorized as "medicine," we now have three sub-categories. First is a relatively disjointed cluster of courses targeted to the medical professional (e.g., " Ebola: Essential Knowledge for the Healthcare Professional"). Second is a cluster of courses on healthcare policy (e.g., " Systems Thinking in Public Health"), and lastly, we have a cluster on basic biology (e.g., "I ntroduction to Genetics and Evolution ").

The result is noteworthy because there is no strong reason why t-SNE should arrange our courses by subject matter. We weren't feeding in course descriptions or transcripts, just the enrollment behavior of learners. We attribute the clusterability of courses to the fact that learners are much more likely to be interested in multiple courses in a particular subject area rather than to be influenced in their course decision by non-subject-matter factors such as the style of instruction or the institution offering the course.

That said, this assumption does not hold across the full catalog. For example, among non-English content, the language of instruction is more a driver of enrollment than the subject area. Correspondingly, a French or Russian course is more likely to be grouped with other courses taught in the respective language than it is to be grouped with other courses on the same subject.

After some clean up, we landed at 36 course clusters, which rolled up into nine larger clusters. On the Coursera platform today, we term the original clusters "subdomains" and the larger clusters "domains." We launched the new system of domains and subdomains in summer 2015. In the past three years, it has become an integral part of Coursera's content discovery experience, allowing us to scale content categorization and drive personalization for each and every learner on our platform.
This post originally appeared on Coursera Engineering's Medium page.
About the Authors

This post was a collaboration by the data science team at Coursera, the world's leading platform for higher education. The team builds the statistical models and machine learning algorithms that power content discovery and help scale an engaging and personalized learning experience; leads the quantitative measurement, experimentation, and inference that informs the company's product, business, and content strategy; and develops the analytics and direct data access for the platform's university partners and enterprise customers. We believe the next generation of teaching and learning is personalized, accessible, and efficient - reaching a world of learners who need it - and are united in building that vision through data-informed decisions and data-powered products.

Free Courses

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How Coursera uses Data Visualization and Clustering to Categorize Content

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In this article, Coursera's engineering team explains how they categorize their content (courses) using data visualization and clustering.

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A Amazon se destaca na utilização de ciência de dados para melhorar a experiência dos seus consumidores e usuários, podemos destacar a utilização de um sistema de recomendação no e-commerce da empresa, que utiliza de uma grande quantidade de dados baseados no histórico de compras anteriores, histórico de navegação e classificação de produtos para sugerir produtos com maior probabilidade de compra pelo consumidor.

Os algoritmos utilizados pela empresa traçam um perfil para cada consumidor e geram uma experiência personalizada ao navegar no e-commerce da companhia.

Outra aplicação da ciência de dados pela empresa é o gerenciamento de estoques de produtos de maneira a predizer o aumento de demanda por meio de algoritmos sofisticados e modelos de aprendizado de máquina, a Amazon analisa dados históricos de vendas, comportamentos do cliente e fatores externos para prever a demanda futura com precisão. Desta maneira evitando que faltem produtos ou que haja excesso de demanda.

Fontes:

https://datalemur.com/blog/amazon-data-science

https://medium.com/dataflair/how-data-science-has-taken-amazon-on-top-360043e146ec

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Gostaria trazer o assunto sobre marketing digital neste mural, pois muitas vezes surge a dúvida porque tal anúncio ou assunto tem aparecido nas redes sociais e de como as empresas e influencers conseguem identificar o que você quer ver.

Para definir um perfil de usuário é utilizada Análise de dados, Machine learning, big data e etc... Com estas ferramentas eles conseguem fazer uma segmentação de publico, analisar o comportamento de cada um fazendo um previsão de tendências no momento assim otimizando a campanha de marketing.

Compartilho aqui um artigo sobre marketing social e ciências de dados.

Ass.: Anthony de O. Voltz

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Ciência de dados aliada ao Machine Learning e IA na detecção de anomalias cardíacas

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Ciência de dados aliada ao Machine Learning e IA na detecção de anomalias cardíacas

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Cainã dos Santos Mota

Ciência de dados aliada ao Machine Learning e IA na detecção de anomalias cardíacas

Nos anos 1980 a 90 surgiram as primeiras ferramentas de processamento de sinais digitais para análise de ECGs. Técnicas de processamento digital de sinais como a Transformada de Fourier foram utilizadas para extrair características dos sinais e identificar arritmias simples. Com o aumento do poder computacional houve uma revolução na análise de eletrocardiogramas, onde principalmente no final dos anos 90 e inicio dos anos 2000 se fortaleceu o desenvolvimento de modelos mais complexos e precisos para a detecção e identificação de padrões mais sutis e arritmias mais complexas, sendo utilizadas até os dias de hoje com auxilio de pesquisas e análise via big data com redes neurais artificiais e algoritmos de aprendizado de máquina que permitem a identificação de padrões e características mais precisas, capazes de prever alterações em morfologias de batimentos, arritmias, detecção de infartos, isquemias, entre outros tipos de alterações cardíacas.

Um dos maiores desafios neste campo tecnológico é a qualidade dos dados e a correta classificação de batimentos e seções dos sinais em que ocorrem eventos e anomalias cardíacas. Onde existem alguns padrões de bases de dados que devem ser utilizadas para validação de diversos destes tipos de algoritmos, tais como as bases de dados presentes na PhysioNet, uma base de dados mantida e gerenciada por membros do laboratório para fisiologia computacional do MIT, principalmente os bancos de dados MIT-BIH ST Change Database e MIT-BIH Arrhythmia Database, que são extensivamente utilizados no treinamento de algoritmos de machine learning e IA mais avançados, sendo citados em normas para validação de diversos tipos de produtos de linha médica cardiológica e por agencias nacionais e internacionais em normativas como a ABNT NBR IEC 60601-2-47 para o desenvolvimento de equipamantos como Holter, eletrocardiógrafos, monitores cardíacos, entre outros que indiquem algum tipo de diagnóstico em tempo real ou não.

A ciência de dados é utilizada extensivamente para identificar alguns tipos de padrões tais como:

- Morfologias de Batimentos

- Detecção de Isquemias por eventos de alterações no segmento ST

- Identificação de arritmias sinusais

- Fibrilação atrial

- Eventos ventriculares e supraventriculares

- Bigeminismos e trigeminismos

- Variabilidade da frequência cardíaca

A identificação destes padrões se dá pelas características do sinal eletrocardiográfico, onde estes sinais possuem uma característica onde sua forma de onda para um sinal normal tende a se repetir, sendo um sinal cíclico, onde os padrões se repetem, o que permite identificar anormalidades quando algum padrão não é visto no sinal. Especificamente, no ECG, as ondas P, QRS e T por ciclo representa um conjunto completo de eventos elétricos que ocorrem durante um batimento cardíaco. O padrão repetitivo desses ciclos é crucial para diagnosticar a saúde cardíaca e identificar irregularidades no ritmo e na estrutura do coração.

PhysioNet - Goldberger AL, Amaral LAN, Glass L, Hausdorff JM, Ivanov PCh, Mark RG, Mietus JE, Moody GB, Peng C-K, Stanley HE. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation 101(23):e215-e220 [Circulation Electronic Pages; http://circ.ahajournals.org/content/101/23/e215.full]; 2000 (June 13).

MIT-BIH ST Change database - https://doi.org/10.13026/C2ZW2H

MIT-BIH Arrhythmia database - https://doi.org/10.13026/C2F305

ABNT NBR IEC 60601-2-47 - Equipamento eletromédico Parte 2-47: Requisitos particulares para a segurança básica e desempenho essencial de sistemas eletrocardiográficos ambulatoriais.

ECG Interpretation - https://ecgwaves.com/topic/ecg-normal-p-wave-qrs-complex-st-segment-t-wave-j-point/

Eletrocardiograma - https://www.msdmanuals.com/pt-br/casa/dist%C3%BArbios-do-cora%C3%A7%C3%A3o-e-dos-vasos-sangu%C3%ADneos/diagn%C3%B3stico-de-dist%C3%BArbios-do-cora%C3%A7%C3%A3o-e-dos-vasos-sangu%C3%ADneos/eletrocardiograma