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.
Levantamento com 1.563 profissionais mostra que 62% das empresas brasileiras já detectaram tentativas de ataque, mas quatro em cada dez organizações da América Latina ainda não conseguem enxergar as próprias falhas de segurança
O discurso mudou em Las Vegas: o desafio agora é fazer agentes operarem em escala, com múltiplos modelos, dados sob controle e humanos responsáveis pelas decisões que importam.
O avanço tecnológico depende menos da capacidade de produzir hipóteses do que da capacidade de descartá-las. É o que separa as empresas em que a IA acelera a inovação daquelas em que ela apenas acelera o erro.
Políticas e comitês não bastam quando a autoridade pode expirar no tempo e se ampliar pelo caminho. As empresas terão de construir uma camada capaz de identificar, limitar, revalidar e revogar o poder de cada agente antes que a ação a...
Reguladores, coalizões, protocolos da IETF e produtos tentam evitar que a capacidade de um agente vire autoridade só porque ele encontrou um caminho técnico até a ação.
Quando agentes passam a agir sozinhos, é preciso decidir, no ponto de execução, se a ação ainda está dentro da autoridade que foi concedida.
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