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O Santo Graal é mágica e mágica não existe


Anomaly Detection for Monitoring

O primeiro parágrafo do livro Anomaly Detection for Monitoring, de Preetam Jinka e Baron Schwartz, editado pela O’Reilly com patrocínio da Ruxit, é um primor:

Wouldn’t it be amazing to have a system that warned you about new behaviors and data patterns in time to fix problems before they happened, or seize opportunities the moment they arise? Wouldn’t it be incredible if this system was completely foolproof, warning you about every important change, but never ringing the alarm bell when it shouldn’t? That system is the holy grail of anomaly detection. It doesn’t exist, and probably never will. However, we shouldn’t let imperfection make us lose sight of the fact that useful anomaly detection is possible, and benefits those who apply it appropriately.

Quantas vezes os clientes de um sistema de aprendizado de máquina não ficam decepcionados quando constatam que as predições não são 100% corretas? Se todo mundo sabe que experts humanos erram de vez em quando, por que esperar que um sistema automatizado nunca erre?

Quantas vezes não vi atitudes do tipo “se não acerta sempre não serve para nada”?

Posted in Machine Learning, Prática

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