Trate a IA como um funcionário: como medir o resultado?
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Trate a IA como um funcionário: como medir o resultado?
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Qualidade de dados decide se a IA ajuda ou sabota sua decisão. Veja como validar a fonte, medir a incerteza e evitar erros como o do campo "SP".
Se a IA é o cérebro, os dados são a memória. E, se você tratar a IA como um funcionário, a pergunta muda: como medir o impacto dele na sua organização? Nesta conversa, o caminho passa por validar a fonte dos dados, entender a incerteza e olhar a qualidade da base antes de confiar no resultado.
O que você vai ver:
• Como pensar o impacto da IA como se ela fosse um funcionário
• Por que os dados são a "memória" da IA e por que homologar a fonte
• Medir o que você já conhece para checar se a informação está correta
• Simulação de Monte Carlo e análise de outliers para medir a incerteza dos dados
• Incerteza dos dados x incerteza da IA (criatividade x diretividade do agente)
• O papel da engenharia de dados: registros no padrão, nulos e outliers
• Base textual x base quantitativa e a confiabilidade da origem do dado
• O exemplo do campo livre: "SP", "Rio" e a ambiguidade do input
CAPÍTULOS
0:00 A pergunta de milhões: como medir o impacto da IA
0:44 Pense na IA como um funcionário
0:59 Dados são a memória da IA: validar e homologar a fonte
1:44 Meça o que você já conhece
2:11 Simulação de Monte Carlo para medir a incerteza
2:35 Incerteza dos dados x incerteza da IA
2:51 Como parametrizar o agente: criatividade x diretividade
3:24 Modelos estatísticos, outliers e qualidade da base
3:44 O papel da engenharia de dados na qualidade
3:58 Base textual x quantitativa e a confiabilidade da origem
4:21 O exemplo do "SP": campo de texto livre e ambiguidade
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