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Quem “vende IA” sem base não é especialista: é motorista.

  • Foto do escritor: Ricardo Frugoni
    Ricardo Frugoni
  • 12 de out.
  • 2 min de leitura

Quer ser mecânico/engenheiro da IA? Precisa entender o motor.


O que é o motor da IA (sem firula):

Geometria Euclidiana & Álgebra Linear: vetores, matrizes, distâncias, ângulos, projeções. É aqui que vivem PCA, k-means, atenção (produto interno), SVM, regularização L2.


Cálculo: derivadas e regra da cadeia = backprop. Sem isso, você não entende por que o modelo aprende (ou deixa de aprender).


Probabilidade & Estatística: incerteza, Bayes, variância, tamanho de amostra, intervalos de confiança. Sem isso, você só “chuta” resultado.


Teoria da Informação: entropia, cross-entropy, KL. A tal “loss” não é um número mágico — é informação sendo otimizada.


Otimização Numérica: gradiente, momentum, Adam, taxa de aprendizado. É o câmbio do carro; usa errado, o motor gripa.


Computação Numérica: ponto flutuante, estabilidade, normalização de escala, fp16/bf16. Muito “bug de treinamento” é só matemática mal tratada.


Generalização & Métricas: evitar vazamento, dividir dados direito (especialmente no tempo), e medir com métricas certas (AUC-PR, MCC etc.).


Causalidade: saber quando prever não basta; é preciso entender o que muda quando você intervém.


Sinais clássicos do “pseudo-conhecedor”:

  • Só liga para acurácia/leaderboard e ignora incerteza, calibração e generalização.

  • Usa random split em séries temporais e chama de validação.

  • Trava em “qual modelo?” e nunca pergunta “os dados estão na mesma escala?”

  • Trata cross-entropy como um número qualquer.

  • Copia hiperparâmetros e não testa sensibilidade a learning rate.


Regra prática (de bolso):

  • Ruído ~gaussiano / alvo contínuo → L2/MSE (euclidiano).

  • Texto/imagem onde magnitude engana → cosseno (ângulo).

  • Hierarquias/árvores → pense em geometria não-euclidiana (hiperbólica).

  • Classificação probabilística séria → cross-entropy/KL com calibração.


Moral da história: não dá para se dizer especialista em IA sem entender a estrutura que a faz funcionar. Se você não domina essas bases, não está “dirigindo um foguete”: está só pisando no acelerador sem saber onde fica o motor.

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