O que geralmente não te contam sobre Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL)

Muito do hype da Inteligência Artificial está, na minha opinião, na visão errada sobre o potencial de Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL).

Alguns exemplos:

– Ter um grande volume de dados não garante a qualidade preditiva ou mesmo resulta no uso de ML/DL, mesmo com dados totalmente rotulados, pois é necessário que o problema realmente seja aplicável e também vários outros fatores estejam alinhados, como padrões a serem aprendidos e causalidade nos dados.
– ML não necessariamente imita nosso cérebro e implementa redes neurais artificiais. DL, que é uma possível técnica de ML que faz isso.
– Mesmo que haja causalidade e alinhamento de dados com o problema, o DL está sujeito aos mais variados erros devido ao grande número de parâmetros, como under/overfitting e todas as outras complexidades de setup.
– A adoção do ML/DL não garante necessariamente a automação para resolver problemas, especialmente os cognitivos e os mais complexos, que requerem um trabalho de análise e data science, e, principalmente, de construção de algoritmos que suportem os modelos criados.

Mas a verdade é que, poucos contam isso, e mais poucos ainda contam com isso!

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Rogerio Figurelli – @ 2018-08-09

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