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Hoje o t\\xf3pico da nossa conversa \\xe9 um dos bra\\xe7os da IA que fica mais para os bastidores de muitos dos sistemas de inform\\xe1tica, data centers e aplica\\xe7\\xf5es. Vamos hoje falar da import\\xe2ncia da IA em tarefas de diagnostico e monitoriza\\xe7\\xe3o de problemas. Como todos sabemos o ML tem uma propens\\xe3o muito boa para encontrar outliers em s\\xe9ries de dados, no fundo coisas que n\\xe3o deviam estar l\\xe1, ou que fogem ao que \\xe9 o comportamento habitual daquele dataset. Esses outliers em muitos casos de uso podem ser as anomalias que falamos aqui o que torna esta tecnologia muito boa para estes casos. Mas nem tudo assenta no Happy Path deste espa\\xe7o de solu\\xe7\\xe3o\\u2026 Detetar anomalias com muito poupas ocorr\\xeancias pode ser um desafio interessante e com um tratamento de dados de vez em quando muito complexo, e claro ainda temos o problema de labeling dessas anomalias e casos sem anomalia para que o dataset seja compat\\xedvel com este tipo de aprendizagem m\\xe1quina.

Estes e outros aspetos de monitoriza\\xe7\\xe3o e diagnostico de problemas v\\xe3o ser o foco da nossa conversa de hoje

AI News:

https://sintel.dev/Orion/user_guides/primitives_pipelines/primitives/TadGAN.html

Editorial: Our predictions for the AI industry in 2022

https://www.artificialintelligence-news.com/2021/12/23/editorial-our-predictions-for-the-ai-industry-in-2022/

Microsoft Build Conference Heralds Era of AI-Assisted Software Development -- Visual Studio Magazine

https://visualstudiomagazine.com/articles/2022/05/26/build-ai.aspx

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