Recursos de Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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Artigos Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Seq2Seq Models: How They Work and Why They Matter in AI
Imagine effortlessly translating an entire book from one language to another or condensing pages of dense text into a few clear sentences – all with just a few clicks.
por Chayanika Sen
10 Best Data Labeling Software With G2 User Reviews
As the prominence of AI grows, it is being commercialized at a lightning-fast speed.
por Shreya Mattoo
O que é Inteligência Artificial (IA)? Tipos, Definição e Exemplos
Lembra-se da Sophia, a humanoide que apareceu no programa noturno com Jimmy Fallon?
por Amal Joby
O que é Inteligência Geral Artificial (AGI)? O Futuro Está Aqui
A inteligência geral artificial (AGI) pode ser a melhor ou a pior coisa que já nos aconteceu.
por Amal Joby
Tendências de 2023 em IA: IA mais barata e fácil de usar para o resgate
Este post faz parte da série de tendências digitais de 2023 da G2. Leia mais sobre a perspectiva da G2 sobre tendências de transformação digital em uma introdução de Emily Malis Greathouse, diretora de pesquisa de mercado, e cobertura adicional sobre tendências identificadas pelos analistas da G2.
por Matthew Miller
Barreiras para a Adoção de IA e Análise na Cadeia de Suprimentos
Recentemente, participei da Conferência Tableau, onde me entreguei ao meu lado nerd por quatro dias. Como um evangelista autodeclarado de ciência de dados, fiquei empolgado ao ver o autoML, geração de linguagem natural e outros recursos avançados de automação serem adicionados ao Tableau, uma das principais plataformas de visualização de dados e inteligência de negócios do mundo.
por Anthony Orso
A Importância da Qualidade dos Dados e a Commoditização dos Algoritmos
Algoritmos. Algorítmico. Aprendizado de máquina. Aprendizado profundo. Se você está lendo este artigo, há uma boa chance de já ter se deparado com esses termos em algum momento. Provavelmente, um algoritmo recomendou este artigo para você. O termo abrangente para tudo isso é inteligência artificial (IA), que utiliza dados de diferentes tipos e fornece previsões ou respostas com base neles. Há uma boa chance de você já ter se beneficiado dessa tecnologia de alguma forma, seja em um aplicativo de mapas, busca de imagens do seu varejista favorito ou autocompletar inteligente.
por Matthew Miller
Como Escolher uma Plataforma de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina Adequada para o Seu Negócio
Big data é o zeitgeist do século 21. O volume absoluto de dados disponível para empresas, agências governamentais, instituições educacionais e consumidores é virtualmente ilimitado em comparação com os dias em que os computadores tinham o tamanho de laboratórios de ciência da computação.
por Anthony Orso
Tendências de Dados em 2022
Esta postagem faz parte da série de tendências digitais de 2022 da G2. Leia mais sobre a perspectiva da G2 sobre tendências de transformação digital em uma introdução de Tom Pringle, VP de pesquisa de mercado, e cobertura adicional sobre tendências identificadas pelos analistas da G2.
por Matthew Miller
Como Fazer Algoritmos Que Se Expliquem
Em 2019, escrevi minhas previsões sobre os avanços que veríamos em IA em 2020. Em uma dessas previsões, discuti o problema perene da explicabilidade algorítmica, ou a capacidade dos algoritmos de se explicarem, e como isso se destacaria este ano. Resolver esse problema é fundamental para o sucesso dos negócios, já que o público em geral está se sentindo cada vez mais desconfortável com algoritmos de caixa preta.
por Matthew Miller
Inteligência Artificial na Saúde: Benefícios, Mitos e Limitações
Inteligência artificial (IA) está reinventando e revigorando o sistema de saúde moderno ao encontrar novas ligações entre códigos genéticos ou ao conduzir robôs que auxiliam em cirurgias.
por Rachael Altman
O Papel da Inteligência Artificial na Contabilidade
Contabilidade é um dos departamentos mais importantes, porém assustadores e caros em quase todas as empresas.
Contadores supervisionam todas as operações financeiras de um negócio para ajudá-lo a funcionar de forma suave e eficiente. Isso inclui preparar e analisar demonstrações financeiras (por exemplo, fluxo de caixa, demonstração de resultados, balanço patrimonial), pagar impostos em dia e manter o livro razão geral (GL) das empresas. Todas essas tarefas exigem uma grande quantidade de interação humana que consome tempo e dinheiro; não importa o quão cuidadoso um funcionário possa ser, sempre há a chance de erro humano, que pode crescer e levar a resultados financeiros devastadores no futuro.
por Nathan Calabrese
Empresas de tecnologia que estão unindo a IA e a automação
A automação e a inteligência artificial (IA) são ferramentas importantes e inter-relacionadas que ajudam as organizações a otimizar seus processos e adicionar inteligência aos seus fluxos de trabalho.
Elas permitem que as empresas alcancem objetivos organizacionais automatizando processos de negócios, pelos quais podem aumentar a eficiência e se adaptar a novos procedimentos empresariais.
por Matthew Miller
Como a COVID-19 está impactando os profissionais de dados
O trabalho remoto não é o futuro. É uma realidade atual, com quase 75% dos trabalhadores nos EUA trabalhando remotamente pelo menos parte do tempo, de acordo com o Relatório do Estado do Trabalho Remoto 2019 da Owl Labs. Cientistas de dados e outros profissionais de dados não são exceção à regra e podem levar seu trabalho para casa se e quando a necessidade, ou desejo, surgir. No entanto, uma mudança para o trabalho remoto não é tão simples quanto apenas levar um laptop de trabalho para casa.
por Matthew Miller
True Data Protection Demands More Than Just Regulation
I’ll let you in on a (poorly kept) secret: The use of advanced analytics and other AI-powered capabilities that help users manage and interrogate data isn't new. The practice has been around far longer than the current bubble of hype surrounding AI has been inflating.
por Tom Pringle
Qual é o Futuro do Aprendizado de Máquina? Perguntamos a 5 Especialistas
Esqueça o que você pode ter ouvido. Aprendizado de máquina não é algum conceito novo ou estudo em sua infância.
por Devin Pickell
Termos do Glossário Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

A operacionalização do aprendizado de máquina é um processo ou metodologia, não um tipo específico de software. Ela aplica ferramentas e recursos para garantir que os projetos de aprendizado de máquina sejam executados de forma adequada e eficiente, incluindo governança de dados, gerenciamento de modelos e implantação de modelos.
por Matthew Miller
Discussões Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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Pergunta sobre: Vertex AI
Quais bibliotecas de software o motor de ML em nuvem suporta?Quais bibliotecas de software o motor de ML em nuvem suporta?
Está suportando aproximadamente todas as bibliotecas em tendência.
O Google Cloud ML Engine suporta muitas bibliotecas de software, incluindo TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras, etc....
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Pergunta sobre: Databricks Data Intelligence Platform
O que é Lakehouse no Databricks?O que é Lakehouse no Databricks?
Lakehouse é uma nova e aberta solução de arquitetura de gerenciamento de dados que combina as melhores características do data lake e do data warehouse.
Armazéns de dados tradicionais usavam dados altamente estruturados que eram de alto custo, mas fáceis de usar.
Lagos de dados lidam com dados não estruturados a baixo custo de uma maneira que era difícil de usar.
Lake house torna fácil lidar com ambos os tipos de dados de uma forma que é quase tão barata quanto um lago tradicional e quase tão fácil quanto um armazém tradicional.
A arquitetura Lakehouse é a fusão dos conceitos de data warehouse e data lake em uma única plataforma, com suporte embutido para manutenção de linhagem e ML.
O que é um Data Lakehouse? Um data lakehouse é uma nova arquitetura de gerenciamento de dados aberta que combina a flexibilidade, eficiência de custo e escala dos data lakes com o gerenciamento de dados e transações ACID dos data warehouses, permitindo inteligência de negócios (BI) e aprendizado de máquina (ML) em todos os dados.
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Pergunta sobre: Databricks Data Intelligence Platform
Quais são os recursos do Databricks?Quais são os recursos do Databricks?
Ele suporta uma grande quantidade de dados com capacidade para escrever código em SQL, Spark, Python e R. No backend, ele armazena os dados no arquivo parquet, que comprime os dados em grande medida. É mais fácil depurar o pipeline ETL usando notebooks em comparação com o pipeline ETL tradicional criado usando SSIS ou Informatica. A migração de dados ou o pipeline ETL é executado mais rapidamente em comparação com outros ETLs.
Principais características do Databricks são:
Conformidade
De ponta a ponta
Notificação e logs
Agendamento de tarefas
Controle de acesso
Visualização
Executar notebook como tarefa
Integração
Exploração interativa
Implantação segura
Fluxos de trabalho de notebook
Gerenciamento de identidade integrado
Colaboração
Auditoria
Painel
Tempo de execução do Databricks
Delta Lake
Plataforma Lakehouse
Evolução de Esquema
Quarentena de Dados & Qualidade de Dados
Integração de Dados & Transformações
Relatórios Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Mid-Market Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Relatório G2: Grid® Report
Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Relatório G2: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Relatório G2: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Relatório G2: Momentum Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Relatório G2: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Relatório G2: Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Relatório G2: Grid® Report
Mid-Market Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Relatório G2: Grid® Report
Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Relatório G2: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Relatório G2: Momentum Grid® Report