Webtagr - Sumário de Notícias de Tecnologia

Amostragem de Big Data: Pequenas Amostras, Grandes Respostas

2025-05-31

Em uma entrevista recente, Hadley Wickham destacou que muitos problemas de big data são, na verdade, problemas de pequenos dados, dado o subconjunto, amostra ou resumo corretos. Este artigo mergulha na amostragem eficiente para análise de big data. Usando o exemplo da Goatly, uma empresa que atende cabras narcolépticas, o autor demonstra como calcular o tamanho de amostra apropriado para regressão logística. A conclusão é que aproximadamente 2345 amostras são necessárias para representar com precisão 100.000 fazendas. A publicação também detalha scripts Python e ferramentas online para cálculo do tamanho da amostra e aborda brevemente o conceito de poder estatístico.

Hacker News: Uma década de crescimento na tecnologia

2025-03-18

Começando em 2011, o autor começou a usar o Hacker News, inicialmente entendendo muito pouco da terminologia técnica e das empresas mencionadas. No entanto, através da leitura diária e mergulhos profundos em conceitos desconhecidos, o autor se transformou de um analista de dados em um engenheiro que confiantemente implanta código para milhões de usuários. O Hacker News forneceu não apenas recursos de aprendizado, mas também uma comunidade de apoio, ajudando o autor a melhorar as habilidades técnicas e a escrita, levando a um salto significativo na carreira.

LLMs: Explorando as Capacidades Aritméticas na Busca pela IAG

2024-12-24

Este artigo explora por que modelos de linguagem grandes (LLMs) estão sendo usados para cálculos. Embora os LLMs se destaquem no processamento de linguagem natural, os pesquisadores estão tentando fazê-los executar operações matemáticas, desde adição simples até provas de teoremas complexas. Isso não é para substituir calculadoras, mas para explorar as capacidades de raciocínio dos LLMs e, por fim, alcançar a inteligência artificial geral (IAG). O artigo destaca que os humanos sempre tentaram usar novas tecnologias para computação, e testar as habilidades matemáticas dos LLMs é uma maneira de testar suas capacidades de raciocínio. No entanto, o processo de LLMs realizando cálculos é drasticamente diferente do das calculadoras; o primeiro se baseia em vastas bases de conhecimento e modelos probabilísticos, enquanto o último se baseia em algoritmos determinísticos. Portanto, os resultados de cálculo de LLM nem sempre são precisos e confiáveis, destacando a compensação entre praticidade e pesquisa.