O assassino do Google AutoML: o AutoKeras - Data Hackers

A trajetória do brasileiro que conseguiu o título de Kaggle Master

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Data Hackers
August 06, 2018

Olá, Data Hacker. Seja muito bem-vindo a mais uma newsletter!Essa semana nós iremos falar sobre uma nova alternativa free para aqueles que estão querendo trabalhar com AutoML; você conhecerá a trajetória do brasileiro que foi "do zero" ao título de Kaggle Master; e conhecerá os principais erros cometidos por Cientistas de Dados (e como evitá-los). Vamos lá?Ainda dá tempo de participar do sorteio do ID360!Essa semana anunciamos uma parceria com o ID360: o evento de Marketing por Dados. Estamos sorteando dois ingresos (um por vencedor) e ainda dá tempo de participar. Clique no link abaixo e participe do sorteio que será feito na próxima quarta-feira!Inscreva-se: https://goo.gl/forms/iJMejsL3ueSb1vXG2

O AutoML é uma técnica que vem cada vez mais ganhando espaço no mercado. Seu principal objetivo é fazer com que o processo de criação de modelos preditivos seja cada vez mais otimizado, não deixando na mão do desenvolvedor ou cientista o trabalho de limpeza e engenharia dos dados, e sim de experimentação!

O Google possui sua iniciativa de AutoML utilizando TensorFlow, mas, dentre outras coisas, seu principal fator preocupante é o preço, onde você desembolsa U$ 20 por hora! Contudo, uma nova alternativa chega ao mercado, fazendo os olhos de todos os entusiastas brilharem: o AutoKeras, uma solução free e open source para AutoML (em Inglês).

O Data Hacking: o bootcamp de um intensivo final de semana com conteúdos sobre Data Science e Machine Learning teve suas vagas esgotadas.

Mas, não fique triste, faça sua pré-inscrição em nosso site para ficar sabendo primeiro quando novas turmas forem surgindo!

O Data Hacker Leonardo Ferreira conta nesse inspírador artigo toda a sua trajetória em Ciência de Dados. Começando literamente "do zero", Leonardo desbravou sozinho o mundo de Data Science e conseguiu um feito único: o título de Kaggle Kernel Master. (em Português)

 

É comum cometermos erros, principalmente quando estamos começando na carreira. Para ajudar você a se precaver de futuros problemas, o pessoal do Hacker Noon listou 12 erros cometidos por profissionais e como você pode evitá-los.

 

(em Inglês)

É possível ensinar uma máquina a ter destreza? Seria possível um robô conseguir manipular fisicamente um objeto para atingir um objetivo? É exatamente isso que os pesquisadores da OpenAI - grupo de pesquisa criado por pessoas como Elon Musk - fizeram. Eles conseguiram treinar uma mão robótica para manipular um cubo e resolver tarefas. Confira o vídeo. (em Inglês)

Ler papers deve ser uma rotina na vida de qualquer profissional da área de Data Science, mas, convenhamos que nada melhor do que códigos para entender a linha de pensamento dos pesquisadores. Pensando nisso, o site Papers with Code traz os melhores papers da atualizade acompanhados por boas doses de códigos.

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Quão grande é a Apple?Em mais uma visualização incrível, o The New York Times nos traz um comparativo impressionante sobre o tamanho da Apple, que recentemente atingiu o marco de ser a primeira empresa a atingir U$ 1 trilhão! Nessa incrível visualização, eles comparam o tamanho da criadora do iPhone com outras gigantes do mercado, como Netflix, Disney e até AT&T.

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