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Publicada em 25 de Março de 2024 às 00:50

Gestão de Projetos

Livro: Projetando sistemas de Machine Learning

Livro: Projetando sistemas de Machine Learning

/Alta Books/Divulgação/JC
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Matheus Trevizan
Matheus Trevizan
Os sistemas de Machine Learning (ML) são complexos e únicos. Complexos porque são compostos de muitos componentes diferentes e envolvem muitas partes interessadas diferentes. Únicos porque são dependentes de dados, e esses dados variam muito de um caso de uso para outro. Em Projetando sistemas de Machine Learning, você aprenderá uma abordagem holística para projetar sistemas de ML que sejam confiáveis, escaláveis, de fácil manutenção e adaptáveis a ambientes em constante mudança e requisitos de negócios.
Os sistemas de Machine Learning (ML) são complexos e únicos. Complexos porque são compostos de muitos componentes diferentes e envolvem muitas partes interessadas diferentes. Únicos porque são dependentes de dados, e esses dados variam muito de um caso de uso para outro. Em Projetando sistemas de Machine Learning, você aprenderá uma abordagem holística para projetar sistemas de ML que sejam confiáveis, escaláveis, de fácil manutenção e adaptáveis a ambientes em constante mudança e requisitos de negócios.
A autora Chip Huyen, cofundadora da Claypot AI, considera como cada decisão de design ― como processar e criar dados de treinamento, quais recursos usar, com que frequência treinar modelos e o que monitorar ― pode ajudar seu sistema como um todo a atingir os objetivos. A estrutura iterativa neste livro usa estudos de caso reais respaldados por vastas referências.
A leitura do livro ajudará a lidar com cenários que envolvam engenharia de dados e escolha das métricas adequadas para resolver problemas de negócios; Automatizar o processo para desenvolver, avaliar, fazer deploy e atualizar continuamente modelos; Desenvolver um sistema de monitoramento para detectar e resolver depressa os problemas que seus modelos podem encontrar em produção; Arquitetar uma plataforma de ML que atende a todos os casos de uso e o desenvolvimento de sistemas responsáveis de ML.
Projetando sistemas de Machine Learning; Chip Huyen; Alta Books; 384 páginas; R$ 86,90; Disponível em versão digital.
 

Inteligência Emocional

Livro: Optimal - Como atingir o desempenho máximo nas equipes e na liderança

Livro: Optimal - Como atingir o desempenho máximo nas equipes e na liderança

/Objetiva/Divulgação/JC
Há momentos em que alcançamos um desempenho máximo: um atleta faz um jogo perfeito; uma empresa tem um trimestre com lucros excepcionais. No entanto, essas ocasiões costumam ser efêmeras, e, para cada dia bom, temos uma centena de dias insatisfatórios. A realização não necessariamente vem de experiências isoladas, e sim de uma rotina boa e consistente. Mas como atingir esse ponto?
Em Optimal, Daniel Goleman e Cary Cherniss revelam como a inteligência emocional pode nos ajudar a ter um ótimo dia frequentemente e como definir metas realistas e alcançáveis. A satisfação por esses períodos tão produtivos consequentemente nos leva ao nível "optimal".
Este livro é resultado de mais de três décadas de estudos e aplicação da inteligência emocional na vida e nas empresas, e traz ferramentas para o desenvolvimento de líderes, equipes e organizações mais inteligentes emocionalmente. Goleman também defende que a IE continuará sendo um diferencial à medida que a automação e a inteligência artificial avançam: "Se toda empresa possuir mais ou menos as mesmas tecnologias e hard skills, a diferença será maior no modo como gerenciam sua força de trabalho".
Goleman também é autor de Inteligência emocional, considerado um dos 25 livros de gestão e negócios mais influentes pela revista Time.
Optimal: Como atingir o desempenho máximo nas equipes e na liderança; Daniel Goleman e Cary Cherniss; Objetiva; 256 páginas; R$ 89,90; Disponível em pré-venda.

Empreendedorismo

Livro: De Zero a Um

Livro: De Zero a Um

/Objetiva/Divulgação/JC
Para Peter Thiel - cofundador do PayPal, investidor em diversas startups e sócio da Founders Fund, empresa de capital de risco que financiou startups como SpaceX e Airbnb - o próximo Bill Gates não criará um sistema operacional. O próximo Larry Page ou Sergey Brin não desenvolverá um mecanismo de busca. E o próximo Mark Zuckerberg não criará uma rede social. Ao estar copiando essas pessoas, não se está aprendendo com elas. É mais fácil copiar um modelo do que criar algo novo. O progresso vem do monopólio, não da competição. Se alguém fizer o que nunca foi feito e conseguir fazer melhor do que qualquer um, tem um monopólio - e qualquer negócio só é bem-sucedido na medida em que é um monopólio. Mas quanto mais o empreendedor compete, mais se torna parecido com todo o resto. De zero a um não oferece fórmula para o sucesso.
O paradoxo de ensinar empreendedorismo é que tal fórmula não pode existir. Como cada inovação é única, nenhuma autoridade consegue prescrever em termos concretos como ser inovador. Toda inovação vai de 0 a 1. Peter Thiel apresenta uma visão otimista do futuro do progresso e uma maneira original de pensar sobre inovação, ensinando a fazer perguntas que levem a encontrar valor em lugares inesperados.
De Zero a Um; Peter Thiel; Objetiva; 216 páginas; R$ 59,90; Disponível em versão digital.

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