O vídeo da TED apresenta John Doerr explicando o sistema de Objetivos e Resultados-Chave (OKRs), que Andy Grove da Intel desenvolveu. Doerr argumenta que, embora muitas organizações e indivíduos não estabeleçam metas de forma eficaz, ou nem as estabeleçam, a definição de OKRs pode levar a um sucesso notável. Ele enfatiza a importância de identificar o "porquê" por trás dos objetivos, ilustrando com histórias como a de Jini Kim, que criou uma empresa de dados de saúde para apoiar o Medicaid devido à sua experiência pessoal. Além disso, Doerr descreve como Bono usa OKRs para suas metas filantrópicas e como o Google as utilizou para desenvolver o Chrome, destacando que os OKRs são ferramentas transparentes para alcançar o que realmente importa, tanto em empreendimentos pessoais quanto profissionais.

O estudo MedHELM apresenta uma estrutura de avaliação abrangente para Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) em tarefas médicas, indo além dos testes de licenciamento tradicionais. Ele introduz uma taxonomia validada por clínicos com 5 categorias, 22 subcategorias e 121 tarefas, juntamente com um conjunto de 35 benchmarks, incluindo 18 novos. A avaliação de nove LLMs de ponta revelou que modelos de raciocínio, como DeepSeek R1 e o3-mini, demonstram desempenho superior, embora Claude 3.5 Sonnet ofereça um equilíbrio de custo-benefício. O sistema de "júri de LLMs" proposto demonstrou maior concordância com avaliações clínicas do que métodos automatizados convencionais. Essas descobertas destacam a importância de avaliações focadas em tarefas do mundo real para a implementação segura de LLMs na saúde.

O canal David The Good apresenta um método para criar fertilizante líquido gratuito em casa, apelidado de "água de pântano podre". Este método envolve a fermentação anaeróbica de materiais orgânicos diversos, como restos de cozinha, ervas daninhas, esterco e aparas de grama, em um recipiente com água. O objetivo é extrair minerais e nutrientes desses materiais para criar uma solução nutritiva que pode ser usada para alimentar as plantas. Diferente do chá de composto aeróbico, esta técnica não visa cultivar bactérias, mas sim obter uma solução rica em minerais. O processo é simples e adaptável ao que está disponível localmente, resultando em um fertilizante eficaz que pode ser usado em várias etapas de crescimento da planta, mas com cautela para culturas próximas da colheita.

O documento "Clarify-Playbook-2022_Network-Design-Playbook.pdf" descreve uma abordagem inovadora para otimizar o projeto e gerenciamento de redes de provedores no setor de saúde. Ele destaca os desafios dos métodos tradicionais, como a análise manual de dados e a lentidão para avaliar o desempenho da rede, que resultam em perda de receita e qualidade de serviço. O playbook propõe três "jogadas" principais que utilizam dados de jornada do paciente e aprendizado de máquina para permitir que os planos de saúde projetem, gerenciem e comparem redes de forma mais inteligente e rápida. Essas estratégias visam melhorar a qualidade, eficiência e rentabilidade das redes, permitindo decisões mais informadas e um melhor posicionamento no mercado. O texto também enfatiza como a tecnologia de software e análise avançada pode transformar o processo, reduzindo custos e acelerando o tempo de lançamento no mercado.

O documento "Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms" oferece uma visão geral do mercado de plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (DSML). Ele define o que são essas plataformas, detalhando suas funcionalidades essenciais e comuns, e as tendências de mercado, como a ascensão da IA Generativa (GenAI) e agentes de IA. A análise inclui um quadrante de avaliação, classificando fornecedores como Líderes, Desafiantes, Visionários e Nicho, com base em sua capacidade de execução e completude de visão. São apresentadas descrições detalhadas dos pontos fortes e cautelas de cada fornecedor avaliado, além dos critérios de inclusão e exclusão para a análise.

O texto apresenta uma exploração aprofundada de dois mindsets fundamentais: o fixo e o de crescimento. A autora argumenta que a crença na imutabilidade das qualidades humanas (mindset fixo) versus a capacidade de desenvolvimento (mindset de crescimento) impacta profundamente a forma como indivíduos e organizações lidam com sucesso, fracasso, esforço e desafios. Através de exemplos em áreas como educação, esportes, relacionamentos e negócios, a obra ilustra como o mindset de crescimento promove resiliência, aprendizado contínuo e colaboração, enquanto o mindset fixo pode levar a negação de problemas, busca por validação externa e resistência à mudança. A importância de elogiar o processo e o esforço, em vez de apenas o talento inato, é destacada como crucial para fomentar o desenvolvimento e a confiança genuína.

O documento apresenta um Panorama das Lideranças 2025, resultado de uma pesquisa com 765 executivos brasileiros para entender a alta performance e o estilo de liderança futuro. Ele aborda como as empresas medem o desempenho, destacando a importância dos resultados financeiros, e analisa a contribuição dos líderes a curto e longo prazo. A pesquisa identifica a liderança preparada, foco estratégico e cultura forte como fatores críticos de sucesso, enquanto o baixo engajamento e a perda de talentos são os custos de uma liderança despreparada. Por fim, explora o papel da inteligência artificial na tomada de decisões e o perfil ideal do líder do futuro, que prioriza visão estratégica, uso de dados e desenvolvimento de pessoas, bem como habilidades interpessoais.

As três fontes, majoritariamente de Christoph Molnar e Timo Freiesleben, oferecem uma visão aprofundada sobre a quantificação da incerteza, as filosofias de modelagem e a aplicação de aprendizado de máquina em ciência.

A Predição Conformal (CP) é apresentada como uma metodologia para quantificar a incerteza de modelos de ML com garantias probabilísticas, notadamente a cobertura garantida do resultado verdadeiro, que é geralmente marginal (em média). Ela é agnóstica ao modelo, independente de distribuição e não requer retreinamento, sendo aplicável a classificação (conjuntos de predição), regressão (intervalos de predição), e outras tarefas como séries temporais ou detecção de anomalias. O processo central é a calibração com dados separados do treinamento, definindo um limiar de não-conformidade. É crucial que os dados sejam exchangeable para a garantia de cobertura. Métodos de classificação incluem Score method (simples, não adaptativo), Adaptive Prediction Sets (APS) (adaptativo, com opção randomizada para cobertura mais exata), Regularized APS (RAPS) (para conjuntos menores em casos com muitas classes), e abordagens para cobertura por grupo ou classe. Para regressão, há a Conformalized Mean Regression (intervalos de tamanho fixo, não adaptativo) e a Conformalized Quantile Regression (CQR) (intervalos adaptativos). A escolha dos parâmetros (alpha) e do tamanho da calibração afeta o trade-off entre tamanho do conjunto e cobertura. A biblioteca MAPIE em Python é utilizada para implementação.

O conceito de "mentalidades de modelagem" explora as diversas abordagens para modelar o mundo, vistas como arquétipos, mas que podem se misturar na prática. A Modelagem Estatística (Frequentismo, Bayesianismo, Likelihoodism) foca na inferência de parâmetros do processo de geração de dados através de distribuições de probabilidade. O Frequentismo interpreta probabilidade como frequência de longo prazo em ensaios repetidos, utilizando testes de hipóteses e intervalos de confiança para inferência sobre parâmetros fixos e desconhecidos. O Bayesianismo trata parâmetros como variáveis aleatórias com distribuições prévias, atualizadas para obter distribuições a posteriori, que expressam incerteza de informação e são usadas para simular previsões. O Aprendizado de Máquina prioriza a performance da tarefa e previsão de novos dados, abrangendo Aprendizado Supervisionado (previsão/classificação com dados rotulados, focado em generalização e combate ao overfitting via divisão treino/validação/teste), Não Supervisionado (identificação de padrões ocultos como agrupamento e redução de dimensionalidade), por Reforço (interação com ambiente via recompensas), e Deep Learning (redes neurais profundas para aprendizado de representações e transfer learning). A Inferência Causal busca identificar relações de causa e efeito, crucial para intervenções e compreendida via gráficos acíclicos dirigidos (DAGs). A abordagem do "modelador em forma de T" (profundidade em algumas mentalidades, conhecimento amplo em outras) é proposta para navegação eficaz no campo complexo da modelagem.

A integração do ML Supervisionado na pesquisa científica exige atenção à quantificação da incerteza e robustez para garantir modelos confiáveis. A generalização (capacidade do modelo de funcionar bem em dados não vistos) é fundamental, avaliada através da divisão de dados (treinamento, validação, teste) e técnicas como validação cruzada. A Predição Conformal é explicitamente mencionada como uma abordagem para melhorar a quantificação da incerteza e a robustez.