Nas últimas semanas, apesar do foco olímpico, algumas notícias chamaram a atenção de noticiários internacionais e nacionais:

  1. O Uber começou a utilizar comercialmente carros autônomos! Em Pittsburg, a partir desse mês, você pode pedir um Uber e ser levado ao seu destino por um carro sem motorista — um Volvo XC90 que dirige sozinho.
  2. Médicos da Universidade de Tóquio reportaram que o sistema de inteligência artificial da IBM, o Watson, diagnosticou um tipo raro de leucemia em uma mulher de 60 anos, que havia sido diagnosticada incorretamente meses antes por médicos! E levou 10 minutos para isso.
  3. O Washington Post, um dos maiores jornais americanos, usou robôs para escrever notícias sobre as Olimpíadas no Rio de Janeiro! Notícias no site do jornal e no Twitter foram publicadas sem nenhuma intervenção humana.

Essas são apenas algumas das novas aplicações que o Machine Learning e a Ciência de Dados estão tornando possíveis. Machine Learning é um tipo de inteligência artificial que permite que programas de computador aprendam sem serem explicitamente programados para isso. Esses programas reconhecem padrões, adaptam-se, e melhoram sua performance quando expostos a novas situações — ou seja, a novos dados.

Na verdade, o Machine Learning já existe no nosso dia-a-dia há algum tempo, sem nem nos darmos conta. O reconhecimento de voz do Apple Siri e do Google Now, a recomendação de produtos da Amazon ou de filmes da Netflix, e o reconhecimento facial do Facebook são mais alguns exemplos corriqueiros.

Porém, especialmente no último ano, houve uma explosão no número de startups focadas em criar produtos e serviços centrados em Machine Learning e Ciência de Dados. Esse é o segmento mais quente no Vale do Silício: dezenas de startups desse tipo foram adquiridas recentemente por grandes empresas, sendo a Turi e a Nervada Systems os últimos casos — adquiridas pela Apple ($200 milhões) e Intel ($400 milhões) respectivamente.

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Carro Autônomo desenvolvido pelo Google

O que mudou nos últimos anos?

Há 5 ou mais anos atrás, a aplicação de Machine Learning e Ciência de Dados estava restrita a cientistas e acadêmicos. Grandes empresas de tecnologia, como o Google, Facebook, Amazon, Twitter, tinham que contratar pesquisadores para aplicar inteligência artificial em seus produtos. Nos últimos anos, porém muita coisa mudou — em especial:

  1. A quantidade de dados disponível cresce exponencialmente. Sejam dados privados (se você trabalhar numa empresa) ou públicos, a matéria-prima para se treinar algoritmos de Machine Learning explodiu nos últimos tempos.
  2. Algoritmos de Machine Learning de ponta agora estão disponíveis gratuitamente. No ano passado, o Google abriu ao mundo o TensorFlow, seu software de Machine Learning que é o motor de dezenas de apps da companhia — Gmail, Google Translate, Drive, Maps, Youtube são apenas alguns exemplos. Qualquer pessoa, startup ou grande empresa no mundo pode usá-lo gratuitamente, e até mesmo alterá-lo. O TensorFlow já é o framework de Inteligência Artificial mais popular do Github.
  3. Educação de altíssima qualidade está agora ao alcance de todos. Em 2011, Sebastian Thrun, VP de inovação do Google, deixou a companhia para fundar o Udacity. O Udacity é uma plataforma de cursos online para pessoas que querem trabalhar com tecnologia de ponta nas empresas mais inovadoras do mundo. Com mais de 4 milhões de estudantes, o Udacity oferece cursos em parceria com algumas das principais empresas de tecnologia do mundo: Google, Facebook, Twitter, Amazon, etc. Desses, os cursos de Machine Learning (Google) e Ciência de Dados (Facebook, MongoDB e Zipfian Academy) são os mais populares.

A mudança é tão profunda que o Google se redefiniu publicamente como uma companhia “Machine Learning first”. De acordo com seu CEO, Sundar Pichai, em recente comunicação a investidores:

“Machine Learning está no centro da transformação pela qual estamos repensando tudo o que fazemos. Nós estamos aplicando ML em todos os nossos produtos, seja busca, publicidade, YouTube, ou Play. Estamos apenas no início, mas vocês nos verão aplicar ML em todas as áreas em que atuamos de forma sistemática”.

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Luis Leão, Course Manager do Udacity Brasil no BrasilJS

E por que eu devo me importar com isso?

Logo após o final da 2a Guerra Mundial, o então coronel da Força Aérea Brasileira Casimiro Montenegro Filho convenceu o reitor do Massachusetts Institute of Technology — o MIT, escola de mais prestígio em tecnologia no mundo — a vir ao Brasil e liderar a criação de uma nova escola de engenharia. Em 1950, foi fundado o Instituto Tecnológico de Aeronáutica — o ITA — para realizar a visão do coronel e transformar o Brasil numa potência aeronáutica no futuro.

Em 1969, ano no qual a NASA colocou um homem na lua, um ex-aluno do ITA criou uma startup com o objetivo de fabricar aviões. Ozires Silva fundava a Embraer. 47 anos após a sua fundação, a Embraer é a 4a maior fabricante de aeronaves do planeta. Ao se olhar a lista de principais produtos de exportação brasileiros, um item salta aos olhos entre o minério-de-ferro, café, carne, açúcar e soja: aviões. A visão do coronel, aliás, Marechal do Ar, foi cumprida — e só foi possível pela instalação no país de uma escola de tecnologia de primeira linha.

Há alguns meses atrás, antes de aceitar o desafio de trazer o Udacity para a América Latina, contei essa história ao CEO da companhia e lhe disse minha visão: fazer com que o Udacity Brasil represente para o setor de tecnologia o que o ITA representou e representa para o setor aeronáutico. Que meu sonho é que do Udacity Brasil saiam novos “Ozires”, capazes de criar empresas tão transformadoras em Machine Learning e Ciência de Dados quanto a Embraer. E me lembro exatamente da sua resposta: “isso eventualmente vai acontecer”.

Em 26 de junho, colocamos o Udacity Brasil no ar. Desde então, o número de estudantes em nossos programas Nanodegree cresce a mais de 30% por semana. Amanhã, dia 29 de agosto, faremos oficialmente o lançamento do Nanodegree Engenheiro de Machine Learning, construído junto com o Google, e do Nanodegree Analista de Dados, construído junto com o Facebook, MongoDB e Zipfian Academy. Estamos muito animados com as possibilidades, e com o que isso significa para o setor de tecnologia no Brasil. Qualquer desenvolvedor que queira fazer parte dessa revolução, que a revista The Economist de julho chamou em sua capa de “A revolução das máquinas”, a partir de agora terá uma grande ajuda para começar.

Fonte: https://medium.com/@calsouza/machine-learning-ci%C3%AAncia-de-dados-e-a-chegada-do-udacity-no-brasil-57891b96c740#.8aj2d7c13