Centro de formação executiva focado em liderança, inovação e curadoria de conteúdos para líderes e gestores do futuro.

Conheça mais

O portal brasileiro da faculdade de gestão do MIT, trazendo conteúdo de qualidade e confiável sobre o tema.

Você está aqui

Acesso a estudos exclusivos e materiais de ensino produzidos pela faculdade de negócios de Harvard.

Versão brasileira do portal referência em negócios na China, endossado pela universidade de negócios Cheung Kong.

Conheça mais
O CNEX faz parte do ecossistema Atitus. Conhecimento, tecnologia e inovação. Conectadas com o mesmo propósito: o seu futuro.

Status de leitura

Faça login para usar este recurso

Conteúdo da review
Crie uma playlist

Faça login para salvar este conteúdo em suas playlists

Não lido

Dados sintéticos com o pé no chão

Essa pode ser a melhor solução para a sua empresa

Fernando Lucini
12 de junho de 2024
7 min de leitura
Dados sintéticos com o pé no chão

Dados são o combustível essencial para analytics e machine learning nas organizações, mas, entre desafios de privacidade e problemas de processo, nem sempre é fácil para os pesquisadores conseguirem o que precisam. Um novo caminho promissor a ser explorado é o dos dados sintéticos, que podem ser compartilhados e usados de maneiras que os dados do mundo real não podem. No entanto, essa abordagem oferece riscos, e é essencial que as organizações explorem cuidadosamente onde e como investem seus recursos.

O que são dados sintéticos? São dados gerados artificialmente por um algoritmo de inteligência artificial (IA) que foi treinado em um conjunto de dados reais. Têm o mesmo poder preditivo dos dados originais, mas os substituem em vez de anonimizá-los ou modificá-los. O objetivo é reproduzir as propriedades estatísticas e os padrões de um conjunto de dados existente, modelando sua distribuição de probabilidade e fazendo uma amostragem. O algoritmo cria novos dados que possuem as mesmas características dos dados originais – levando às mesmas respostas. No entanto, é praticamente impossível resgatar os dados originais (incluindo os mais pessoais) no algoritmo ou nos dados sintéticos que ele criou.

Inovação: por que não decola
Este conteúdo faz parte da edição #10 do MIT SMR Brasil.Já tem acesso? Fazer loginAssinarComprar edição

Você leu o post? Então faça login e tenha acesso ao recurso de “Marcar como lido”.

Fernando Lucini
Líder global em ciência de dados e engenharia de machine learning da Accenture Applied Intelligence.

Deixe um comentário

Sumário da review: edição #10 do MIT SMR Brasil.
Sumário
Ouvir
Item salvo (0)
Por favor, faça login para salvar este conteúdo em suas playlists Fechar
Share

Para você Faça login para ver sugestões personalizadas

Você atualizou a sua lista de conteúdos favoritos. Ver conteúdos
aqui