Conforme o uso de Inteligência Artificial (IA) aumenta, cresce também a demanda pela correção de erros em Machine Learning (ou aprendizado de máquina, no bom português).
Para suprir essa demanda, a startup americana Galileo anunciou que levantou até o momento US$ 5,1 milhões para criar ferramentas que ajudam a encontrar erros de amostragem ou outros problemas envolvendo dados e IA.
A ideia do grupo é tornar os modelos melhores, mais rápidos e econômicos, reduzindo os erros. “Como os dados continuam a crescer exponencialmente, o problema de dados de machine learning é o maior impedimento para atender à demanda corporativa”, explica a Galileo em comunicado.
Até o final do ano, a startup quer triplicar a equipe atual de 14 pessoas. Conforme indicou o site TechCrunch, a Galileo já está oferecendo o serviço de inspeção de dados de aprendizado de máquina para dezenas de empresas. “O usuário só precisa adicionar algumas linhas de código”, disse Chatterji.
A alta demanda no mercado de IA
De acordo com uma pesquisa divulgada pela Forbes, o mercado de Operações de Machine Learning (MLOps, na sigla em inglês) deve movimentar US$ 4 bilhões até 2025. Essa área é focada em manusear dados e ajudar no gerenciamento de modelos IA, para entender o desempenho e reparar erros na produção.
“Os MLOps também permitem uma intervenção mais rápida, o que significa maior segurança e precisão dos dados, e permite que as empresas desenvolvam e implantem modelos em um ritmo mais rápido”, disse Randy LeBlanc, vice-presidente de sucesso do cliente da startups RapidMiner, à Forbes.
Para quem pretende atuar nesse mercado em expansão, a Escola IGTI, está oferecendo uma especialização em machine learning (disponível aqui). A trilha de aprendizado inclui dois bootcamps de engenheiro e arquiteto de ML, bem como ima imersão internacional em soluções de IA.
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Hemerson é editor, repórter e copywriter, escrevendo sobre espaço, tecnologia e, às vezes, sobre outros temas da cultura nerd. Grande entusiasta da astronomia, também é interessado em exploração espacial e fã de Star Trek.
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