Data Science é um termo que escapa a qualquer definição única e completa, o que o torna difícil de usar, especialmente se o objetivo é usá-lo corretamente. A maioria dos artigos e publicações usa o termo livremente, partindo do pressuposto de que é universalmente entendido. No entanto, a ciência de dados – seus métodos, objetivos e aplicações – evolui com o tempo e a tecnologia.
Reconhecendo a necessidade de uma explicação clara da Ciência de Dados, a equipe do 365 Data Science projetou o infográfico What-Where-Who, no qual define os processos-chave deste campo do conhecimento.
Modelos de linguagem genômica já conseguem projetar genomas virais funcionais. O avanço promete novas terapias e muda a escala do debate sobre biossegurança.
Apenas de 10% a 20% das tarefas empresariais exigem os modelos mais poderosos. O roteamento multimodelo transforma essa diferença em economia.
Tem mais: a IA já entrou na avaliação de desempenho dos CEOs, mas ainda não entrou nos sistemas que medem esse desempenho.
Agentes da OpenAI escaparam do teste, invadiram a Hugging Face e roubaram o gabarito errado. O episódio expõe as três perguntas que toda empresa deveria fazer: quem autoriza, quem monitora, quem desliga.
Um estudo doa ISC2 com 856 profissionais mostra que a IA já corta tarefas de entrada em segurança digital, mas também amplia o tempo dedicado à validação humana, ao estresse no trabalho e à criação de novas funções na área
Relatórios da McKinsey e do BCG mostram que agentes de IA já decidem por clientes em tempo real e por que empresas precisam trocar jornadas fixas por decisões orquestradas em cada canal
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