CIONET leva Machine Learning em debate na Abreu Advogados Eventos

CIONET leva Machine Learning em debate na Abreu Advogados


A CIONET e a Abreu Advogados vão organizar a 11 de Outubro, na nova sede da Abreu Advogados, um evento num formato inovador e interativo – Coffee Brainer. O tema em conversa é Machine Learning, um dos tópicos mais trendy no universo tecnológico. Este evento vai contar com a presença de Eduardo Mastranza (Executive Partner da Gartner) como orador principal e vai juntar vários decisores tecnológicos, líderes digitais e fundadores de startups que irão conhecer e dar a conhecer projetos, ideias e posições estratégicas sobre Machine Learning.

No início de 2016 que a Gartner apontou o Advanced Machine Learning como uma das 10 tendências estratégicas para esse ano. O que mudou desde essa previsão? Que avanços surgiram? De que forma está o Machine Learning a ser integrado nos negócios e na sociedade? O que esperar nos próximos anos? Estas são apenas algumas das questões que serão esclarecidas neste Coffee Brainer.

Sobre o Machine Learning

Uma das tecnologias mais versáteis da última década, o machine learning é parte integrante da inteligência artificial e uma disciplina chave de data science que possibilita a extração de conhecimento a partir de dados.

O modelo de funcionamento desta tecnologia tem por base algoritmos que “aprendem” iterativamente a partir de dados e possibilitam que os computadores encontrem insights nos dados processados sem terem necessariamente de ser programados para tal.

Com o crescimento do big data, o aumento do poder computacional, algoritmos avançados e a ubiquidade e disponibilidade de ferramentas para desenvolvimento de software, o machine learning tem vindo a registar um ainda maior e mais rápido desenvolvimento, muito pelo potencial de resolução de problemas complexos que abordagens tradicionais, como a análise humana ou a engenharia de software, não conseguem.

Pode à primeira vista parecer algo cuja aplicação real ainda está distante, no entanto, nos últimos anos os exemplos de machine learning são vários: desde consultar o tempo ou direções, pesquisas online ou publicidade online dirigida, entre outros.

Num futuro próximo, as aplicações do machine learning devem começar a surgir ao nível das smart cities, carros autónomos, gestão de risco, visão computorizada, reconhecimento de idiomas e fala e também na área de saúde.

Apesar desta evolução, o sucesso da aplicação do machine learning depende de encontrar data scientists com competência para desenvolver esta tecnologia ao mesmo tempo que compreendem as suas limitações e riscos. Adicionalmente, por se tratar de uma área em acelerado desenvolvimento, é fundamental manter uma relação muito próxima com universidades e especialistas para assegurar que o conhecimento e experiência dessas entidades não fica limitado ao universo académico e pode ser utilizado em proveito da sociedade.


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