O Algoritmo Mestre
Como a busca pelo algoritmo de machine learning definitivo recriará nosso mundo
Descrição do livro
Cada vez mais os algoritmos controlam nossas vidas. Eles encontram livros, filmes, empregos e compromissos amorosos para nós, gerenciam nossos investimentos e descobrem novos medicamentos. Gradualmente, esses algoritmos estão começando a operar por aprendizado a partir de trilhas de dados que deixamos em nosso recente mundo digital. Como crianças curiosas, eles nos observam, imitam e fazem experimentos. E nos principais laboratórios de pesquisa e universidades do mundo começou a corrida pela invenção do algoritmo de aprendizado definitivo: aquele que será capaz de aprender qualquer tipo de conhecimento a partir de dados e fazer o que quisermos, sem precisarmos pedir.
Machine learning é a automação da descoberta – o método científico com esteroides – que permite que robôs e computadores inteligentes programem a si próprios. Atualmente, nenhuma área científica é ao mesmo tempo mais importante e envolta em mistério.
Pedro Domingos, um dos principais luminares da área, descortina pela primeira vez o véu de mistério para nos permitir espreitar as máquinas de aprendizado que dão poder ao Google, à Amazon e aos nossos smartphones. Ele traça um percurso pelas cinco maiores escolas de machine learning, mostrando como elas transformam ideias da neurociência, evolução, psicologia, física e estatística em algoritmos prontos para nos servir. Passo a passo, monta um projeto para o aprendiz universal que está por vir – o Algoritmo Mestre – e discute o que ele significa para nós e para o futuro dos negócios, da ciência e da sociedade.
Se hoje o dataísmo é a filosofia em ascensão, este livro será sua bíblia. A busca pelo aprendizado universal é um dos progressos mais significativos, fascinantes e revolucionários de todos os tempos. Livro inovador, O Algoritmo Mestre é o guia essencial para qualquer pessoa que queira saber não só como a revolução ocorrerá, mas como estar na dianteira.
Ver menos ▲Sumário
Sumário
- Prólogo
- A revolução do machine learning
- Surge o aprendiz
- Por que as empresas adotam o machine learning
- Reforçando o método científico
- Um bilhão de Bill Clintons
- Um por terra, dois pela internet
- Para onde estamos indo?
- O Algoritmo Mestre
- O argumento da neurociência
- O argumento da evolução
- O argumento da física
- O argumento da estatística
- O argumento da ciência da computação
- Machine learners versus engenheiros do conhecimento
- O cisne bica o robô
- O Algoritmo Mestre é uma raposa ou um porco-espinho?
- O que está em jogo?
- Uma teoria de tudo diferente
- Candidatos que não têm chance
- As cinco tribos do machine learning
- O problema de indução de Hume
- Sair ou não sair?
- Teorema “não existe almoço grátis”
- Enchendo a bomba do conhecimento
- Como conquistar o mundo
- Entre a cegueira e o delírio
- A precisão em que podemos confiar
- A indução é o inverso da dedução
- Aprendendo a curar o câncer
- Um jogo de vinte perguntas
- Os simbolistas
- Como seu cérebro aprende?
- Ascensão e queda do perceptron
- Físico cria cérebro de vidro
- A curva mais importante do mundo
- Subindo montanhas no hiperespaço
- A vingança do perceptron
- Modelo completo de uma célula
- Aprofundando-se no cérebro
- Evolução: o algoritmo de aprendizado da natureza
- Algoritmo de Darwin
- O dilema entre explorar e usufruir
- Sobrevivência dos programas mais aptos
- Para que serve o sexo?
- Natureza evolucionista
- Quem aprender mais rápido vence
- Na igreja do reverendo Bayes
- O teorema que controla o mundo
- Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis
- De Eugene Onegin ao Siri
- Tudo está conectado, mas não diretamente
- O problema da inferência
- Aprendendo da maneira bayesiana
- Markov pesa a evidência
- Lógica e probabilidade: o par incompatível
- Você é o que parece
- Iguale-se se for capaz
- A maldição da dimensionalidade
- Cobras em um avião
- Subindo a escada
- Suba e brilhe
- Aprendendo sem professor
- Agrupando coisas semelhantes
- Descobrindo a forma dos dados
- O robô hedonista
- A prática leva à perfeição
- Aprendendo a se relacionar
- Encaixe das peças do quebra-cabeça
- A partir de muitos modelos surge um único algoritmo
- O Algoritmo Mestre
- Redes lógicas de Markov
- De Hume ao seu robô doméstico
- Machine learning em escala planetária
- O doutor o verá agora
- Como fica o mundo com o machine learning
- Sexo, mentiras e machine learning
- O espelho digital
- Sociedade de modelos
- Compartilhar ou não compartilhar, como e onde
- Uma rede neural roubou meu emprego
- A guerra não é para humanos
- Google + Algoritmo Mestre = Skynet?
- Evolução, parte 2
- Epílogo
- Agradecimentos
- Leituras adicionais
Sobre o autor
Pedro Domingos é professor de ciência da computação na Universidade de Washington, em Seattle. Ganhou o SIGKDD Innovation Award, a maior honraria da área da ciência de dados. Ele vive em Seattle e é membro da Association for the Advancement of Artificial Intelligence.… Ver perfil completo ▶
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Recursos
Opinião dos leitores
Leonardo A A
Excelente obra. O livro é para quem quer trabalhar com inteligência artificial e necessita de uma bibliografia mais enxuta e menos matemática. Ajudou muito a chegar em alguns pontos interessantes no meu doutorado.
Luciano A L S
Leitura agradável e de fácil entendimento.
Luciana k
Maravilhoso! Ele aponta possíveis caminhos para resolver grandes problemas da computação. Além de ser inspirador no assunto de aprendizado de máquinas! =D Adorei.
Marcos P
O livro é o que eu esperava.
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