#FarmsBeats: projeto de precisão de dados para agricultura

Cientista-chefe da Microsoft apresenta projeto de agricultura de precisão baseado em uso de #dados.

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Autor: @microsoftBR

Em visita ao Brasil, @RanveerChandra, cientista-chefe de Azure Global, apresentou para alguns jornalistas e influenciadores o #FarmBeats, um projeto de agricultura de precisão baseado em uso de #dados.

O programa da Microsoft, que faz parte da iniciativa #AIforEarth, impulsiona a transformação digital dos produtores agrícolas com uso de #IA, sensores de baixo custo e drones.

“Um dos problemas que os produtores enfrentam para aplicar soluções digitais em seus negócios é a falta de conectividade no campo. Por isso desenvolvemos o #AirBand, uma tecnologia que usa TV white spaces para viabilizar conexões em áreas rurais”

Ranveer Chandra.

Chandra ainda acrescentou que a agricultura de precisão permite que “os agricultores usem seus recursos como água, terra e fertilizantes com mais sabedoria. Isso melhora a produtividade e reduz os custos, além de evitar desperdícios e de ser melhor para o meio ambiente”.

Fonte: Twitter da Microsoft Brasil

Python, R e Scala: as linguagens da ciência de dados

O Cientista de Dados Igor Bobriakov escreveu um excelente post (em inglês) sobre as principais bibliotecas para Data Science em linguagens Python, R e Scala. Confira a tradução em português

O Cientista de Dados Igor Bobriakov escreveu um excelente post (em inglês) sobre as principais bibliotecas para Data Science em linguagens Python, R e Scala, com um infográfico bastante didático. Neste post você encontra esse excelente trabalho traduzido na íntegra para o português pelo site Ciência e dados. Boa leitura!

Data Science é um campo promissor e empolgante, desenvolvendo-se rapidamente. Os casos de uso e aplicações da Ciência de Dados estão em constante expansão e o kit de ferramentas para implementar esses aplicativos cresce na mesma proporção.

Cada uma dessas linguagens é adequada para um tipo específico de tarefas, além de cada desenvolvedor escolher a ferramenta mais conveniente para si. Muitas vezes, a escolha de uma linguagem de programação é subjetiva, mas, abaixo, tentaremos saudar as forças de cada uma das três linguagens descritas.

Linguagem R

Projetada principalmente para computação estatística, a linguagem R oferece um excelente conjunto de pacotes de alta qualidade para coleta e visualização de dados estatísticos. Outro ponto forte para a Linguagem R é o conjunto de ferramentas bem desenvolvidas para pesquisa reproduzível. No entanto, R pode ser de alguma forma específico e não é tão bom quando se trata de engenharia e alguns dos casos de programação de propósito geral.

Linguagem Python

Python é uma linguagem de propósito geral com um rico conjunto de bibliotecas para uma ampla gama de propósitos. É tão boa para problemas de matemática, engenharia e Deep Learning quanto para manipulação de dados e visualizações. Esta linguagem é uma excelente escolha para especialistas iniciantes e avançados, o que a torna extremamente popular entre os Cientistas de Dados.

Linguagem Scala

Scala é uma solução ideal para trabalhar com Big Data. A combinação Scala e Apache Spark oferece a oportunidade de aproveitar ao máximo a computação distribuída em cluster de computadores. Portanto, a linguagem possui muitas ótimas bibliotecas para aprendizado de máquina e engenharia; no entanto, falta possibilidades de análise e visualização de dados em comparação com as linguagens anteriores. Se você não estiver trabalhando com Big Data, o Python e R podem mostrar um desempenho melhor que Scala. Mas se estiver trabalhando com Big Data, Scala pode ser a melhor opção.

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CaseCrunch: O advogado “robô”

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Uma disputa bastante inusitada acabou com um sistema de inteligência artificial derrotando competidores humanos e não estou falando de partidas de xadrez – trata-se, na verdade, de um campeonato de advogados que colocou o CaseCrunch Alpha para enfrentar 100 profissionais reais da área. O resultado? Um baile da IA, que obteve uma taxa de precisão de 86,6%, enquanto que as pessoas de carne e osso chegaram a apenas 66.3%.

O CaseCrunch se tornou um sistema capaz de realizar previsões com base em informações sobre os casos e as leis locais

Os advogados e a inteligência artificial receberam informações básicas sobre centenas de casos de venda incorreta de seguro de proteção de pagamento e deveriam prever se o provedor financeiro de justiça permitiria uma reclamação. Foi nessas previsões que o CaseCrunch Alpha se saiu muito melhor que os profissionais de verdade.

De tirar dúvidas a prever

Criada por estudantes de direito de Cambridge, a plataforma funcionava inicialmente apenas como um bot de bate papo que tinha como objetivo tirar dúvidas legais de pessoas. A partir daí, o CaseCrunch se tornou um sistema capaz de realizar previsões com base em informações sobre os casos e as leis locais.

Ainda é muito para dizer se em algum dia os advogados poderão ser substituídos por máquinas, visto que o direito é um assunto sempre bastante subjetivo. Seja como for, se você for advogado, é bom ficar de olho: seu emprego pode estar com os dias contados.

Fonte: TecMundo.